The effect of violence prevention strategies on perceptions of workplace safety: A study of medical‐surgical and mental health nurses
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To explore associations between specific violence prevention strategies and nurses' perceptions of workplace safety in medical-surgical and mental health settings. BACKGROUND: Workplace violence is on the rise globally. Nurses have the highest risk of violence due to the nature of their work. Violence rates are particularly high among USA and Canadian nurses. Although multiple violence prevention strategies are currently in place in public healthcare organizations in British Columbia, Canada, it is unknown whether these approaches are associated with nurses' perceptions of workplace safety. DESIGN: This is an exploratory correlational design using secondary data. METHODS: Using data obtained from a province-wide survey of nurses between March 2017 - January 2018, this study included 771 nurses from medical-surgical and 189 nurses from mental health settings. Data were analysed using ordinal logistic regressions. RESULTS: For medical-surgical and mental health nurses, greater perceptions of workplace safety were related to employers listening to them with respect to violence prevention strategies. Nurses in both settings were more likely to feel safe when they were not expected to physically intervene during a code white situation. Medical-surgical nurses were more likely to feel safe when code white incident reviews were conducted and fixed alarms were used. Mental health nurses were more likely to report feeling safe when they had enough properly trained code white responders on their unit. CONCLUSION: Nurse-employer engagement is critical to nurses' perceptions of feeling safe at work. Engagement opportunities include nurses' involvement in discussions about appropriate violence prevention strategies, collaborative debriefing after violent incidents and co-development and updates of patients' behavioural care plans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».