Understanding and measuring workplace violence in healthcare: a Canadian systematic framework to address a global healthcare phenomenon
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, healthcare institutions have seen a marked rise in workplace violence (WPV), especially since the Covid-19 pandemic began, affecting primarily acute care and emergency departments (EDs). At the University Health Network (UHN) in Toronto, Canada, WPV incidents in EDs jumped 169% from 0.43 to 1.15 events per 1000 visits (p < 0.0001). In response, UHN launched a comprehensive, systems-based quality improvement (QI) project to ameliorate WPV. This study details the development of the project's design and key takeaways, with a focus on presenting trauma-informed strategies for addressing WPV in healthcare through the lens of health systems innovation. METHODS: Our multi-intervention QI initiative was guided by the Systems Engineering Initiative for Patient Safety (SEIPS) 3.0 framework. We utilized the SEIPS 101 tools to aid in crafting each QI intervention. RESULTS: Using the SEIPS 3.0 framework and SEIPS 101 tools, we gained a comprehensive understanding of organizational processes, patient experiences, and the needs of HCPs and patient-facing staff at UHN. This information allowed us to identify areas for improvement and develop a large-scale QI initiative comprising 12 distinct subprojects to address WPV at UHN. CONCLUSIONS: Our QI team successfully developed a comprehensive QI project tailored to our organization's needs. To support healthcare institutions in addressing WPV, we created a 12-step framework designed to assist in developing a systemic QI approach tailored to their unique requirements. This framework offers actionable strategies for addressing WPV in healthcare settings, derived from the successes and challenges encountered during our QI project. By applying a systems-based approach that incorporates trauma-informed strategies and fosters a culture of mutual respect, institutions can develop strategies to minimize WPV and promote a safer work environment for patients, families, staff, and HCPs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».