941 The implementation of violence prevention policies and programs in hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Violence in hospitals is a serious occupational health and safety (OHS) issue affecting the physical and mental health of front line staff, as well as, the quality of patient care. In 2010, the province of Ontario (Canada) introduced legislation that directs hospitals to put into place violence prevention and management systems. Our study examined how five Ontario hospitals have developed and implemented their violence prevention programs. Methods Semi structured interviews were conducted with eight key informants external to hospitals (legislators, union leaders, hospital associations), management and occupational health and safety specialists in hospitals (n=40), 21 focus groups (n=115) and interviews (n=6) with front line workers. Five hospitals participated in the study. Interview and focus group questions focused on the effect of the legislation on the development of violence prevention programs and how these were implemented across departments. Once data were collected, a code list was developed by the research team by reviewing the transcripts. Each transcript was coded by two researchers and then a thematic, inductive analysis was carried out. The constant comparative method was used to identify differences and similarities across hospitals and to understand factors that shape hospital policies and practices in the area of violence prevention and management. Findings Our study findings suggest that while legislation sets parameters for the development of policies, serious violence-related events and the presence of a violence prevention ‘champion’ bolster long-term commitment to violence prevention in hospitals and the development of sustainable programs. We discuss four key components related to the prevention and management of violence in hospitals, namely; security systems, patient ‘flagging’, codes and alarms and incident reporting. Discussion Our findings detail how management commitment, workplace culture and broader structural factors can shape the implementation of hospital policies around violence prevention and reporting. Study recommendations focus on the long-term sustainability of violence prevention practices in the acute care sector and the implications this can have on worker health.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».