Psychogeriatric Care in a Forensic Setting: Mitigating Stress and Burnout for Forensic Nurses
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives With an aging population and projected increased prevalence of dementia, it has become increasingly important that nurses are equipped to provide appropriate psychogeriatric care. Patients with dementia are more likely to commit legal violations related to their behavioural and psychosocial symptoms, therefore there is a concern with how forensic nurses will be able to manage this population when psychogeriatric and forensic care intersect. Methods Stress and burnout from providing geriatric care is related to lack of knowledge in providing care for this population, conditions of work, including staffing, heavy workload; and taking care of clients with disabilities, agitation, or dementia. Thus, it is imperative that we explore how nursing staff can effectively manage psychogeriatric care in a forensic setting to minimize stress and burnout of staff. Results Five options for geriatric service enhancement will be explored: (1) Provide Gentle Persuasive Approach training to forensic staff; (2) hold an ethics review for staff to discuss the use of therapeutic lying; (3) modify existing policies and procedures to support appropriate geriatric care; (4) augment baseline staffing to include psychiatric care aides in skill mix; (5) and create a secure forensic unit for geriatric populations. Conclusion The author argues that further research is needed that will determine the design of a new Psychogeriatric Forensic Centre.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».