An exploration into the prevalence and experience of neurodiversity among staff at a UK high‐secure psychiatric hospital
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Whilst there is increasing recognition and interest in how staff who have neurodivergence are represented and contribute to industry, to date, there has been very little exploration of neurodivergence among healthcare staff and none with those working in forensic psychiatric services. AIMS: To estimate the prevalence of neurodivergence among staff working in a UK high-secure psychiatric hospital and explore their experiences. METHODS: All staff were invited to complete a confidential online self-report questionnaire consisting of both closed and open questions. RESULTS: A fifth of the staff responded (n = 124), but two did not report their neurodivergent status, so were excluded. Nearly 40% of responders reported having some form of neurodivergence, with Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) being the most common, followed by dyslexia, autism and dyspraxia. Over a third (36%) of those reporting neurodivergence said that they had chosen not to disclose this to the organisation and around a quarter (23%) reported not feeling valued or supported by the organisation. Of the staff cohort who responded, most expressed the view that neurodiversity in the workforce is beneficial to patient care, despite the majority being unsure whether neurodivergence is an advantage or a barrier for the individual themselves. Over half of staff completing the survey felt there was not enough awareness of neurodiversity among staff and that more training on the subject would be beneficial. CONCLUSION: This survey suggests gaps in our recognition and understanding of neurodivergence among hospital staff. Although the prevalence figure should be treated with caution, given the low response rate, in this first survey of neurodivergence among staff in a secure hospital, our findings suggest substantial numbers of staff with neurodivergence and the likelihood that neither they nor the organisation are optimising this situation. The further steps should include the development and evaluation of strategies exploring ways of improving recognition and relevant support for staff, as well as discovering ways in which neurodivergence in staff might inform and optimise care and treatment for patients.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».