A gender-based review of workplace violence amongst the global health workforce—A scoping review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
Workplace violence (WPV) impacts all levels of the health workforce, including the individual provider, organization, and society. While there is a substantial body of literature on various aspects of WPV against the health workforce, gender-based WPV (GB-WPV) has received less attention. Violence in both the workplace and broader society is rooted in gendered socio-economic, cultural, and institutional factors. Developing a robust understanding of GB-WPV is crucial to explore the differing experiences, responses, and outcomes of GB-WPV with respect to gender. We conducted a scoping review and report on the prevalence and risk factors of GB-WPV in healthcare settings globally. The review followed the Preferred Reporting Items for Systematic and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR). We registered the scoping review protocol on the Open Science Framework on January 14, 2022, at https://osf.io/t4pfb/. A systematic search was conducted of empirical literature in five health and social science databases. Of 13667, 226 studies were included in the analysis. Across the studies, more women than men experienced non-physical violence, including verbal abuse, sexual harassment, and bullying. Men experienced more physical violence compared to women. Younger age, less experience, shifting duties, specific clinical settings, lower professional status, organizational hierarchy, and minority status were found to be sensitive to gender, reflecting women's structural disadvantages in the workplace. Given the high prevalence and impact of GB-WPV on women, we provided recommendations to address systemic issues in clinical practice, academia, policy, and research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».