MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386091402 · doi:10.1186/s12913-023-09789-7

Rehabilitation professionals’ perspectives and experiences with the use of technologies for violence prevention: a qualitative study

2023· article· en· W4386091402 sur OpenAlexafffund
Alisa Grigorovich, Pia Kontos, Miloš R. Popović

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPublic Health OntarioUniversity of TorontoToronto Rehabilitation InstituteBrock University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineNursingRehabilitationNursing researchHealth administrationQualitative researchContext (archaeology)Health careFocus groupPublic healthHealth informaticsRecreationPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is growing public policy and research interest in the development and use of various technologies for managing violence in healthcare settings to protect the health and well-being of patients and workers. However, little research exists on the impact of technologies on violence prevention, and in particular in the context of rehabilitation settings. Our study addresses this gap by exploring the perceptions and experiences of rehabilitation professionals regarding how technologies are used (or not) for violence prevention, and their perceptions regarding their efficacy and impact. METHODS: This was a descriptive qualitative study with 10 diverse professionals (e.g., physical therapy, occupational therapy, recreation therapy, nursing) who worked across inpatient and outpatient settings in one rehabilitation hospital. Data collection consisted of semi-structured interviews with all participants. A conventional approach to content analysis was used to identify key themes. RESULTS: We found that participants used three types of technologies for violence prevention: an electronic patient flagging system, fixed and portable emergency alarms, and cameras. All of these were perceived by participants as being largely ineffective for violence prevention due to poor design features, malfunction, limited resources, and incompatibility with the culture of care. Our analysis further suggests that professionals' perception that these technologies would not prevent violence may be linked to their focus on individual patients, with a corresponding lack of attention to structural factors, including the culture of care and the organizational and physical environment. CONCLUSIONS: Our findings suggest an urgent need for greater consideration of structural factors in efforts to develop effective interventions for violence prevention in rehabilitation settings, including the design and implementation of new technologies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,009
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,175
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,374 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Health Services ResearchMême sujetWorkplace Violence and BullyingTravaux en français237 207