Does the Type of Exposure to Workplace Violence Matter to Nurses’ Mental Health?
Notice bibliographique
Résumé
Workplace violence is a prevalent phenomenon in healthcare, particularly among nursing professionals. Exposure to workplace violence may be direct through firsthand involvement, indirect through secondhand witnessing, or both. Even though implications for victims of workplace violence have been well-studied, less is known about the various types of exposure and their effects on nurse mental health. The purpose of this study is to examine the impact of workplace-violence exposure types on the mental health of nurses, while accounting for the intensity of the incident/s. This study employs an exploratory correlational design with survey methods. Nurses from British Columbia (BC), Canada, were invited by the provincial nurses' union to complete an electronic survey in Fall 2019. A total of 2958 responses from direct-care nurses in acute-care settings were analyzed using logistic regression. The results showed that mental-health problems increased with cumulative exposure; even though nurses with solely indirect exposure to workplace violence did not report greater mental-health problems, those experiencing solely direct exposure, or both direct and indirect exposure, were two to four times more likely to report high levels of post-traumatic stress disorder (PTSD), anxiety, depression and burnout compared to their counterparts with no exposure. There is an urgent need for better mental-health support, prevention policies and practices that take into account the type of workplace-violence exposure.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».