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Enregistrement W4386407868 · doi:10.1111/jocn.16847

Promoting holistic approaches to management of violence in the ED—a response to Ramacciati (2023)

2023· letter· en· W4386407868 sur OpenAlexaboutno aff
Fiona Timmins, Gianluca Catania, Milko Zanini, Giulia Ottonello, Francesca Napolitano, Maria Emma Musio, Giuseppe Aleo, Loredana Sasso, Annamaria Bagnasco

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Nursing · 2023
Typeletter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAction (physics)PsychologyPremiseNursingPhenomenonMedicineEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We were very pleased to receive a response to our paper (Timmins et al., 2023) that highlighted current issues in relation to the nursing management of emergency department (ED) violence (Ramacciati, 2023). Moreover that the position paper achieved its primary aim in terms of “excellently achieved its goal of stimulating reflection on the causal factors of violence against nurses in emergency departments and discussing possible solutions and strategies for largely unresolved issues” (Ramacciati, 2023). This was most heartening for us. Understandably, this author echoes the growing concern among the nursing profession that there is a potential increase in this phenomenon, with growing frustration about ways to tackle the problems. They also, like us, agree that the management approach needs to be holistic taking account of the multiplicity of personal and contextual factors that contribute to its occurrence. Indeed, we drew upon the important work of Ramacciati et al. (2018) within our paper, noting that from an extensive study of Italian nurses (n = 15,000), these authors were able to determine a conceptual framework for understanding ED violence which gave equal weighting to the importance of environmental and organisational factors alongside factors within the nurse and patient considerations. The potential for the nurse to trigger violence, either by presence or action, was an interesting consideration to emerge from this conceptual work, and one that must be given careful consideration in management and policy approaches for the future. Certainly, as we pointed out in our paper, there are key contributing patient factors such as intoxication and cognitive/mental health issues, however the contribution of the environment, including other key issues such as overcrowding and queuing needs greater consideration in approaches to the management of ED violence. In fact, ED nurses, when they are asked about triggers for ED violence state overwhelmingly that the environment is the major contributory factor (Angland et al., 2014). Ramacciati (2023) points out that the prevention and management of ED violence has been high on policy makers agendas for more than two decades, and yet the health services appear stifled in their success with operationalising these and reducing and addressing the issues. There are many reasons for this, including under-reporting, acceptance of ED violence as part of the job and nurses only seeking redress when real harm has been done (Timmins et al., 2023). However, Ramacciati (2023) reminds us that it is time to evoke considered action and begin to examine and address this phenomenon in a way that comprehensively considers the multifactorial contributors within the ED dynamic and one that fully supports both nurses and clients in their care. Indeed, the work of these authors (Ramacciati, 2023) is sure to make a significant contribution to this, first by their important conceptual outline that can inform our understanding of the phenomenon, but also through other more recent work including the development of a user-friendly system (a smartphone app) for reporting ED violence (Ramacciati et al., 2021).

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)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,018
Communication savante0,0120,019
Science ouverte0,0040,014
Intégrité de la recherche0,0300,056
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 Opus0,248
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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