Silver linings: Observed reductions in aggression and use of restraints and seclusion in psychiatric inpatient care during COVID‐19
Notice bibliographique
Résumé
WHAT IS KNOWN ABOUT THE SUBJECT?: In a survey conducted by the World Health Organization (WHO) in the summer of 2020, 93% of countries worldwide acknowledged negative impacts on their mental health services. Previous research during the H1N1 pandemic in 2009 established an increase of patient aggression in psychiatric facilities. WHAT THE PAPER ADDS TO EXISTING KNOWLEDGE?: Despite expected worsening of mental health, our hospital observed reductions in aggressive behaviour among inpatients and subsequent use of coercive interventions by staff in the months following Covid-19 pandemic restrictions being implemented. The downward trend in incidents observed during the pandemic has suggested that aggression in mental health hospitals may be more situation-specific and less so a factor of mental illness. WHAT ARE THE IMPLICATIONS FOR PRACTICE?: We believe that the reduction in aggressive behaviour observed during the pandemic is related to changes in our organization that occurred in response to concerns about patient well-being; our co-design approach shifted trust, choice and power. Therefore, practices that support these constructs are needed to maintain the outcomes we experienced. Rather than return to normal in the wake of the pandemic, we are strongly encouraged to sustain the changes we made and continue to find better ways to support and work with the individuals who rely on or use our services. ABSTRACT: The global COVID-19 pandemic has dramatically changed the operation of health care such that many services were put on hold as patients were triaged differently, people delayed seeking care, and transition to virtual care was enacted, including in psychiatric facilities. Most of the media dialogue has been negative; however, there have been some silver linings observed. Coinciding with the pandemic has been a reduction in aggressive incidents at our psychiatric hospital, along with the decreased need to use restraints and seclusion to manage behaviour. In this paper, we are taking stock of the changes that have occurred in response to the pandemic in an attempt to share our learnings and offer suggestions so that health care does not necessarily return to "normal".
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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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».