MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392513191 · doi:10.1186/s12913-024-10753-2

Non-violent communication as a technology in interpersonal relationships in health work: a scoping review

2024· review· en· W4392513191 sur OpenAlexaboutno aff
Paula Arquioli Adriani, Paula Hino, Mônica Taminato, Meiry Fernanda Pinto Okuno, Odilon Vieira Santos, Hugo Fernandes

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2024
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLPsycINFONursing researchHealth administrationHealth careInterpersonal communicationHealth informaticsMedicinePortuguesePublic healthInclusion (mineral)NursingMEDLINEPsychologyPsychological interventionSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Working in healthcare environments is highly stressful for most professionals and can trigger problems in interpersonal relationships that can result in horizontal violence. In order to prevent violence and improve the working environment, some strategies can be implemented to provide well-being for all those involved, whether directly or indirectly in health care, such as non-violent communication. The aim of this study was to map and synthesize the available scientific evidence on the use of Nonviolent Communication as a technology for a culture of peace in interpersonal relationships in healthcare. METHODS: This is a scoping review carried out in the National Library of Medicine (PubMed), Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), Web of Science, Excerpa Medica DataBASE (Embase), PsycINFO - APA/ PsycNET (American Psychological Association) and Latin American and Caribbean Health Sciences Literature (LILACS) databases between March and August 2023. The eligibility criteria used were studies that addressed the topic of NVC in the area of health, published in Portuguese, Spanish or English, with no time restrictions. RESULTS: 53 studies were found in the databases. Two additional studies were extracted from of primary research. In the first exclusion phase, 16 texts were removed due to being duplicated. 39 articles were potentially relevant, and full-texts were reviewed for eligibility along with the inclusion and exclusion criteria Thus, seven studies were included in this review, published in English (five) and Portuguese (two), two of which were carried out in Brazil, one in the United States of America, one in South Korea, one in France, one in Canada and one in Thailand. In terms of the type of study/publication, two studies were reflections, one was a review, one was a mixed study, one was an experience report and two were experimental. The studies were predominantly of high and moderate methodological quality (85.7%). The total number of participants in the studies was 185. The studies showed that NVC is a technology that has made it possible to improve interpersonal relationships between health professionals. Training programs or educational intervention projects on the subject are useful for familiarizing professionals with the subject and demonstrating situations in which the technique can be included. CONCLUSION: The global scientific literature indicates that Nonviolent Communication is a significant resource for improving interpersonal relationships in healthcare work. This approach can be adopted as a strategy by managers and decision-makers, both to resolve conflicts and to prevent aggressive situations between health professionals, especially when it comes to moral or psychological aspects.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0030,011
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,230
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,337 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

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