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Enregistrement W4393116617 · doi:10.1111/inm.13317

Nurses' experiences of racism in mental health settings through patient and family interactions: A systematic review

2024· review· en· W4393116617 sur OpenAlexaff
Anuson Wijayaratnam, Olga Kozłowska, Amani Krayem, Satinder Kaur, Helen Ayres, Rebecca Smith, Jane Paterson, Rola Moghabghab

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mental Health Nursing · 2024
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLPsycINFORacismCritical appraisalPsychological interventionMental healthInclusion (mineral)MEDLINEWorkforceNursingMedicinePsychologySocial psychologyPsychiatrySociologyAlternative medicineGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nursing staff engage readily with patients and associates in mental health/forensic inpatient settings. These settings are known to have instances of workplace violence directed towards staff and such violence includes racism. Racism is a form of workplace violence that must be better understood and supported within this complex setting. Completing a systematic review to coalesce preexisting research and suggested interventions can be beneficial to supporting nurses. Systematic review following PRISMA guidelines. CINAHL, PsycInfo, Medline, British Nursing Database and Web of Science databases were searched. Reviewers screened the papers for inclusion (29 articles out of 7146 were selected for inclusion) and completed the quality appraisal using the Mixed Methods Appraisal Tool. Subsequently, data extraction was completed, and findings were summarised through narrative synthesis. The way racism was conceptualised impacted how data was collected, reported and interpreted; racism was silenced or exposed depending on how studies were undertaken. If exposed, evidence indicates racism is a problem but is not always acknowledged or acted upon. Some evidence determined racism led to negative work-related outcomes. The literature provided limited examples of interventions. These included changing education/orientation for staff, openly discussing racist events and better planning for patients among colleagues and management. Increasing diversity within the workforce requires more research exploring and addressing issues related to racism towards nurses. Narratives of racism being normalised and embedded in mental health/forensic settings need to be challenged.

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)0,014
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: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,430 · 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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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