Exploring Police Officer Experiences During the Transfer of People in Crisis to Emergency Department Nurses and Staff
Notice bibliographique
Résumé
Police officers are increasingly tasked with responding to people in crisis (PIC), often resulting in transfers to emergency departments (EDs) where they can encounter challenges like long wait times, safety concerns, and conflicting perspectives between the medical and legal systems. This qualitative study explores the experiences of police officers during the transfer of PIC to ED nurses and staff. Eleven police officers were recruited and interviewed, providing contextual information about ED transfers in the greater Montreal area. The findings revealed that police officers face varied challenges in transferring PIC to different EDs, influenced by each hospital's unique characteristics, staffing, security, and organizational issues. Relationships with nurses significantly impact these experiences, ranging from positive interactions to tension and conflict influenced by staff biases and differing perceptions of the PIC. Effective communication between police and ED nurses is critical for accurate clinical evaluation and decision-making, yet often hindered by inconsistent information transfer and procedural gaps. Role confusion, divergent philosophies between police officers and ED nurses, and 'grey zones' further complicate transfers, emphasizing the need for clear communication and mutual understanding to ensure safe and effective care. The results underscore the need to ameliorate ED transfers through enhanced joint training for police officers and nurses, establishing hospital-precinct committees, and other intersectoral initiatives to promote collaboration. Such measures are essential to ensure effective and compassionate care of people in crisis while prioritizing safety for all involved.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».