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Enregistrement W4389917620 · doi:10.5539/gjhs.v16n1p21

Reducing Restrictive Interventions in Inpatient Mental Healthcare Facilities: A Literature Review

2023· review· en· W4389917620 sur OpenAlexvenueno aff
Abdullah Saeed Alahmari, Nasser Mohammed Aamri, Amer Ahmed Amer AL-Ammari, Abdulrahman Abdullah Aldawood

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealthcare Decision-Making and Restraints
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLPsychological interventionPsycINFOMEDLINEMental healthCochrane LibraryCritical appraisalMedicineHealth careQualitative researchInclusion (mineral)AggressionPoison controlPsychologyNursingPsychiatryMeta-analysisMedical emergencyAlternative medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: One common characteristic of mental health facilities is the violence and aggression that most patients exhibit. Such characteristics threaten the safety of the patients as well as that of the healthcare providers. Interventions have been put in place to prevent such aggression among mental patients. One of the common interventions is physical or chemical restriction. However, such interventions not only violate the dignity of the patients but also have negative repercussions on the treatment process and recidivism among the patients. Purpose: This study aimed to identify methods and models that would reduce the need for restrictive interventions to challenging behavior by mentally ill patients in inpatient psychiatric healthcare facilities. METHODS: The researcher examined databases that had information concerning mental health. These included CINAHL, PSYCINFO, EMBASE, MEDLINE, and Google Scholar. The quality appraisal used in the Cochrane Library database encompasses several systematic reviews that have been published. The data analysis that was used in this research was based on the findings of other researchers' content analysis and was an excellent technique in the research methodology. RESULTS: The researcher employed the inclusion criteria from the previous chapter and identified 108 studies. The author applied qualitative research synthesis to analyze the literature and extract data for interpretation in the study. The majority of the studies used qualitative methodologies. The CASP tool was indispensable in appraising every study considered in the paper. Several health services have committed to the substantial reduction or elimination of the use of restrictive interventions. Restrictive practices can be reduced and often eliminated in healthcare services. The weight of evidence that seclusion and restraint can be reduced and eliminated comes from reports of these outcomes being achieved in mental health services. There is also evidence of seclusion and restraint being reduced in emergency departments and disability services. CONCLUSION: Mental healthcare providers might argue that using restrictive interventions within the context of the medical care environment presents an excellent way of dealing with aggressive and violent people. Researchers in the future need to use actual test subjects. They need to conduct clinical trials to ensure that they can validate the results of the current study. RECOMMENDATIONS: Intervention development should be theoretically informed and be conducted in collaboration with people who have lived experience of this issue. Limit setting may be effective for preventing and managing aggression. Observation is potentially a powerful strategy for preventing and managing aggression.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0150,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,201
Tête enseignante GPT0,543
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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