A Systematic Review: Effectiveness of Interventions to De-escalate Workplace Violence against Nurses in Healthcare Settings
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Workplace violence (WPV) is an increasing cause of concern around the globe, and healthcare organizations are no exception. Nurses may be subject to all kinds of workplace violence due to their frontline position in healthcare settings. The purpose of this systematic review is to identify and consider different interventions that aim to decrease the magnitude/prevalence of workplace violence against nurses. The standard method by Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA, 2009) has been used to collect data and assess methodological quality. Altogether, twenty-six studies are included in the review. The intervention procedures they report on can be grouped into three categories: stand-alone trainings designed to educate nurses; more structured education programs, which are broader in scope and often include opportunities to practice skills learned during the program; multicomponent interventions, which often include organizational changes, such as the introduction of workplace violence reporting systems, in addition to workplace violence training for nurses. By comparing the findings, a clear picture emerges; while standalone training and structured education programs can have a positive impact, the impact is unfortunately limited. In order to effectively combat workplace violence against nurses, healthcare organizations must implement multicomponent interventions, ideally involving all stakeholders.
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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 | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle