Iranian pre‐hospital emergency care nurses' strategies to manage workplace violence: A descriptive qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To explore the experiences of Iranian nurses working in pre-hospital emergency care services and the strategies used to manage of workplace violence. BACKGROUND: Pre-hospital emergency nurses are subject to workplace violence; however, little research addresses their experiences, particularly related to their strategies in dealing with workplace violence. METHODS: A descriptive qualitative study that involved nineteen male nurses who were working in pre-hospital services collected data using semi-structured interviews and analysed it using qualitative content analysis. RESULTS: Data analysis yielded four descriptive categories including no reaction to violence (tolerance and acceptance as common workplace conflicts), situational management (patient and scene management), confrontation (direct and indirect) and escaping the scene. Patient management was the dominant strategy used and had the best outcomes related to both patient and personnel safety. CONCLUSION: This study showed that pre-hospital nurses use different strategies to manage violence and patient management was a common and useful strategy for managing workplace violence. However, the pre-hospital nurses have little training, insufficient support and are poorly prepared to manage workplace violence. IMPLICATIONS FOR NURSING MANAGEMENT: The development of context-based guidelines, continuing education, better-equipped ambulances that include medical and defence equipment, as well as better coordination of the police force in ambulance operations, can help to reduce workplace violence.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».