Aggression in Acute Inpatient Psychiatric Care: A Survey of Staff Attitudes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Inpatient aggression poses consistent complications for psychiatric hospitals. It can affect patient and staff safety, morale, and quality of care. Research on staff attitudes toward patient aggression is sparse. Purpose The study explored staff attitudes toward patient aggression by hospital position types and years of experience in a psychiatric hospital. We predicted that staff experiencing patient aggression would be related to working in less trained positions, having less psychiatric work experience, and demonstrating attitudes that were consistent with attributes internal to the patient and not external. Methods Fifty-one percent completed online survey using Management of Aggression and Violence Attitude Scale, along with demographics, years of work experience, and number of times staff experienced aggressive event. Results Management of Aggression and Violence Attitude Scale scores, staff position types, and years of experience were related to the number of aggressive interactions. Nurses and psychiatric technicians reported highest number of exposures to patient aggression, followed by physicians; however, support staff reported less patient aggression. More years worked in a psychiatric hospital was associated with more aggressive experience. Conclusion Nurses, psychiatric technicians, and physicians reported greater exposure to patients’ aggression than support staff. Training programs, developed specifically to individual position types, focusing on recognition of sources of aggression, integrated into staff training, might reduce patient on staff aggression in psychiatric hospitals.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».