RESIDENT-TO-RESIDENT AGGRESSION: PREVALENCE AND RISK FACTORS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examines the rates and risk factors of resident-to-resident aggression in long term care facilities in Hong Kong. A total of 800 personal care worker participated. Participants averaged 42.03 years of age (SD=7.63), were mostly female (92.7%), married (79.1%) and reported an average of 6.28 years of experience in long term care. 96.9 percent of the participants provided care to residents with dementia but 58.9% considered the training they received insufficient. Resident-to-resident aggression was common: All participants reported having witnessed verbal aggression (100%), 18% disruptive behaviors, 11.8% physical violence, and 3.1% sexual aggression.Resident-to-staff aggression was commonly reported with verbal aggression being the most common (97.6%) following by other disruptive behaviors (13.7%), physical violence (10.7%), and sexual aggression (8.5%). Logistic regression analysis indicated that disruptive behaviors and physical violence were associated with perpetrator male gender, dementia, and neuropsychiatry symptoms, as well as staff prior and current experience of taking care of persons with dementia, not having received training in dementia care, and perceived insufficiency of training. Sexual aggression was associated with perpetrator male gender and staff female gender. There is an urgent need to provide supportive services to prevent and intervene resident-to-resident aggression in long term care facilities. Improving management of behavioral and psychological symptoms of dementia through sufficient staff training and adequate staffing ration may be helpful in this aspect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».