Occupational violence toward mental health professionals during the COVID-19 pandemic: an international study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: According to pre-COVID-19 pandemic studies, occupational violence (OV) toward mental healthcare professionals (MHCPs) is a common phenomenon with important consequences for their own mental health. This study sought to assess the prevalence of different types and sources of OV toward MHCPs during the COVID-19 pandemic, analyze the risk for OV conferred by relevant factors, and compare the emotional distress reported by MHCPs with and without OV. Methods: The study is an international cross-sectional Internet-based study completed by 3,325 MHCPs having provided direct clinical services during the COVID-19 pandemic. Results: 13.11% experienced OV. The most frequent type/source of OV was psychological violence inside the workplace (59.6% of those who reported OV). Risk factors for any type/source of OV being younger, working in emergency services, treating COVID-19 patients, and living in a lower to upper middle-income country. Emotional distress was higher in those who had experienced OV. Risk factors for emotional distress among those reporting OV included being younger and having experienced physical violence outside the workplace. Discussion: Approximately one in ten MHCP experienced OV during the COVID-19 pandemic. This figure is consistent with the range of OV against MHCPs reported prior to the pandemic and indicates that efforts are needed to prevent and manage OV and its negative emotional consequences among MHCP, particularly in aforementioned high-risk groups during health emergencies, and addressing both proximal and distal environmental factors related to OV toward MHCPs.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».