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Enregistrement W4406512631 · doi:10.1111/inr.13095

Prevalence and associated factor of verbal abuse against nurses: A systematic review

2025· review· en· W4406512631 sur OpenAlexaboutno aff
Qian Wang, Yupei Yang, Zhiying Li, Fuyang Yu, Yang He, Meixian Zhang, Chengwen Luo, Tao‐Hsin Tung, Huaxin Chen

Notice bibliographique

RevueInternational Nursing Review · 2025
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésVerbal abuseNursingPsychologyMEDLINEFactor (programming language)MedicineHuman factors and ergonomicsPoison controlMedical emergencyPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nurses who experience verbal abuse often report negative emotions, which can affect their work status and nurse-patient relationship. However, to the best of our knowledge, no study has summarized the prevalence of verbal abuse among nurses by different perpetrators and related risk factors. AIM: This review aimed to synthesize the prevalence of verbal abuse among nurses and identify the most common sources and related risk factors. METHODS: PubMed, Web of Science, Embase, and the Cochrane Library electronic databases were searched from inception to 15 October 2024, and observational studies reporting the prevalence of verbal abuse among nurses were selected. In this systematic review, the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines were followed. Methodological quality was appraised using a revised version of the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale, and the STATA software was used for meta-analysis; PROSPERO registration number: CRD42022385401. RESULTS: The search identified 458 records, of which 45 met the inclusion criteria. The overall prevalence of verbal abuse was estimated at 67% (95% CI: 61-72). Verbally abused nurses reported patients' relatives, friends (48%, 95% CI: 42-55), and physicians (39%, 95% CI: 20-58) as the main perpetrators of verbal abuse. Personal factors, work area, and work characteristics were the main factors related to verbal abuse among nurses. CONCLUSIONS: The overall prevalence of verbal abuse among nurses was more than 65%, especially in the emergency department, and South or Southeast Asian countries had a significantly lower prevalence of verbal abuse than other countries. Physicians and patients' relatives were the main sources of verbal abuse. Hospital administrators should prevent various effects of verbal abuse on nurses' physical and mental health. IMPLICATIONS FOR NURSING AND HEALTH POLICY: Developing safe workplaces and effective interventions to protect nurses is essential. Supervisors and institutions should thoroughly monitor verbal abuse. Additionally, organizations need to focus on preventive measures and provide the necessary administrative, legal, and psychological support to nurses who are exposed to verbal abuse to ensure nursing care sustainability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,373 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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