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Enregistrement W4407373427 · doi:10.1177/10519815241305998

Unveiling the veil: Exploring experiences of patient-initiated workplace violence in long-term care and mental health and substance use settings

2025· article· en· W4407373427 sur OpenAlexafffundabout
Farinaz Havaei, Nassim Adhami, Megan Kaulius, Ryan Teymourian, Bahar Ahmadi, Sara Afsah, Thea Franke, Angela Russolillo, Michelle Carter, Loren Tisdelle, Kenneth Alger

Notice bibliographique

RevueWork · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensProvidence Health CareUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaWorkSafe VictoriaWorkSafeBC
Mots-clésWorkplace violenceHealth careThematic analysisMental healthWorkloadPsychologyMedicineNursingSuicide preventionPoison controlQualitative researchPsychiatryMedical emergencyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundThis paper focuses on patient-initiated workplace violence (referred to WPV hereafter) towards healthcare workers in long-term care (LTC) and mental health and substance use (MHSU) care settings. While an extensive body of evidence has thoroughly examined WPV, our understanding of what takes place immediately before or during a violent incident, known as 'on-the-spot' experiences is limited.ObjectiveThis study examined (a) 'on-the-spot' experiences, (b) contributing factors, and (c) warning signs of impending WPV using the experiences of healthcare worker victims and witnesses and healthcare attendees in LTC and MHSU.MethodsThe study was conducted in one LTC home and two MHSU units in British Columbia, Canada. In-depth semi-structured virtual interviews were conducted with 16 participants from June to September 2023. Workplace Health Indicator Tracking and Evaluation (WHITE) data included 38 WPV incidents occurring between January 2022 to March 2023. Data were analyzed using thematic analysis.ResultsSix participants (35%) identified as both victims and witnesses of WPV, four participants (24%) as only victims, five participants (29%) as only witnesses, and one participant (6%) as neither a victim nor a witness." Contributing factors to WPV encompassed two main themes and their subthemes: (1) patient/resident factors (cognitive impairment and neurodevelopmental conditions); (2) healthcare factors (lack of continuity of care across healthcare, community and family, care provision, approaches and skills in interactions with patients/residents, access to safety tools and security personnel, and unmet needs and workload and human resource challenges).ConclusionWPV may be reduced through access to specialized care, adoption of team-based care and person-centered care approaches, addressing resource constraints, and offering context-specific training.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,010
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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'admission3
Résumé présentoui

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