Notice bibliographique
Résumé
Nurses are at an increased risk for violence from patients compared to other healthcare professionals working in hospital emergency departments. In this setting, there are multiple factors contributing to patient violence including long wait-times, overcrowding, insufficient staffing, and lack of security personnel. This violence can be verbal, physical, or sexual in nature, and may result in psychological, emotional, cognitive, and social consequences. While there is an abundance of literature that explores how nurses working in the emergency department experience patient violence, less is known about how patient violence affects their day-to-day nursing practice. The purpose of this study was to explore how nurses working in Ontario emergency departments who have experienced patient violence enact their nursing care. This was an interpretive description qualitative study using semi-structured, conversation-style telephone interviews, set in Ontario, Canada. Data were analyzed using conventional content analysis. The participants’ experiences with patient violence and its effect on their nursing care were described using four categories and seven subcategories: ‘Violent Context’ (Leadership), (Wait-Times), (Security Measures), ‘Being Responsible’ (Work Family), ‘Violent Patients’ (Patient for Whom we Anticipate Violence), (Patients who Surprise Us), and ‘Adapting their Practice’ (Engaging with Patients). Nurses working in the emergency department describe frequent occurances of physical and verbal violence as part of their daily practice. This violence leads to emotional and psychological consequences, as well as changes to their nursing care and interactions with future patients. Inconsistencies in hospital policies, resources, and supports create an environment where nurses are often left to manage both the violent encounter and their personal and professional responses.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».