Violence and aggression against nurses during the <scp>COVID</scp> ‐19 pandemic in Latin America. From the emerging leaders program of the Interamerican Society of Cardiology ( <scp>SIAC</scp> )
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: During the Coronavirus (COVID-19) pandemic, healthcare providers have overcome difficult experiences such as workplace violence. Nurses are particularly vulnerable to workplace violence. The objective of this study was to characterize violence and aggression against nurses during the COVID-19 pandemic in Latin America. METHODS: An electronic cross-sectional survey was conducted in 19 Latin American countries to characterize the frequency and type of violent actions against front-line healthcare providers. RESULTS: Of the original 3544 respondents, 16% were nurses (n = 567). The mean age was 39.7 ± 9.0 years and 79.6% (n = 2821) were women. In total, 69.8% (n = 2474) worked in public hospitals and 81.1% (n = 2874) reported working regularly with COVID-19 patients. Overall, about 68.6% (n = 2431) of nurses experienced at least one episode of workplace aggression during the pandemic. Nurses experienced weekly aggressions more frequently than other healthcare providers (45.5% versus 38.1%, p < .007). Nurses showed a trend of lower reporting rates against the acts of aggression suffered (p = .076). In addition, nurses were more likely to experience negative cognitive symptoms after aggressive acts (33.4% versus 27.8%, p = .028). However, nurses reported considering changing their work tasks less frequently compared to other healthcare providers after an assault event (p = .005). CONCLUSION: Workplace violence has been a frequent problem for all healthcare providers during COVID-19 pandemic in Latin America. Nurses were a particularly vulnerable subgroup, with higher rates of aggressions and cognitive symptoms and lower rate of complaints than other healthcare providers who suffered from workplace violence. It is imperative to develop strategies to protect this vulnerable group from aggressions during their tasks.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».