Workplace violence and risk factors for PTSD among psychiatric nurses: Systematic review and directions for future research and practice
Notice bibliographique
Résumé
WHAT IS KNOWN ON THE SUBJECT?: Trauma among psychiatric nurses and other healthcare workers is related to workplace violence, but other risk factors may also contribute, including those occurring before, during or after workplace violence. WHAT DOES THIS PAPER ADD TO EXISTING KNOWLEDGE?: Most previously identified PTSD risk factors were not tested or supported in research with psychiatric nurses, although there is promising evidence for risk factors including severe or injurious assault, cumulative exposure, burnout, and other worker characteristics. We identify directions for research needed to improve knowledge, including collecting data before nurses experience workplace violence, defining workplace risk factors consistently and conducting and reporting qualitative analysis. WHAT ARE THE IMPLICATIONS FOR PRACTICE?: Provide training in risk assessment and violence prevention to psychiatric nurses. Offer mental health support to those exposed to violence, especially with cumulative exposure. ABSTRACT: Introduction Psychiatric nurses are at risk of workplace violence and post-traumatic stress disorder (PTSD). There is limited understanding of pre-trauma and post-trauma risk factors. Aim Our aim was to review factors associated with workplace PTSD in psychiatric nurses. Method We searched quantitative and qualitative studies from 1980 to 2019 in 23 databases plus abstracts for studies on psychiatric hospital nursing staff, potentially traumatic workplace events, workplace factors and PTSD. Following duplicate abstract (n = 10,064) and full-text (n = 199) screening, data were extracted in duplicate from 19 studies. Using best-fit framework synthesis, we identified workplace violence, pre-trauma and post-trauma risk factors. Results Six variables yielded evidence in at least two empirical studies scoring at least 6/8 on a quality measure, or one such study plus more than one other study ("promising": severe/injurious assault, cumulative exposure, burnout, poor mental health, low compassion satisfaction, neuroticism). Four were supported by at least one better quality study or at least two others ("suggestive": gender, poor training, any physical aggression exposure, compassion fatigue). Discussion Pre-trauma measures, consistent definitions of workplace exposures and thorough reporting of quantitative results are needed to improve research. Implications for Practice Violence prevention and mental health care for exposed nurses appear the most promising targets for PTSD prevention. Therefore, it is particularly important to understand workplace violence and mental health among nurses working in psychiatric hospitals.
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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 | 0,027 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».