The Prevalence of Patient Aggression Toward Dental Students at a Canadian University Teaching Clinic.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies show concerning rates of occupational violence against oral health care workers, but few studies of this nature have been conducted on dental students in university clinics. METHODS: We surveyed 3rd-, 4th- and 5th-year dental students in the 2020-2021 academic year at the dental teaching clinic of the University of Montreal, using a 17-item self-report questionnaire exploring 4 types of aggression: physical, verbal, reputational and sexual. RESULTS: Of 239 students, 45 (19%) responded to the online questionnaire, and 28 (62% of respondents) reported some form of aggression in the previous year. Verbal aggression and sexual aggression were each reported by 21 (47%) students. No differences were found between rates of aggression based on ethnicity. Women (74%) reported higher rates of aggression than men (47%), although this difference did not reach statistical significance. Of the 6 students who said they speak a language other than French (the workplace language) at home, 5 (83%) reported experiencing sexual aggression. CONCLUSION: Most students surveyed reported experiencing some form of patient aggression in the past year. The most common forms of aggression were verbal and sexual. Women and students who speak a language other than French at home may be particularly vulnerable to patient aggression in the clinical setting. This study has implications for dental education and points to the need for training and new solutions to prevent and respond to patient aggression at university dental clinics.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».