Exploring the Impact of Workplace Violence in Urban Emergency Departments: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Workplace violence (WPV) in healthcare, particularly in emergency departments (EDs), is a growing and complex issue that significantly impacts healthcare providers (HCPs). Following the COVID-19 pandemic, the rates of WPV have increased globally, contributing to increased burnout, reduced morale, and heightened challenges in staff retention within EDs. Objective: This study aimed to explore HCPs’ perspectives on WPV in EDs. The insights gathered were intended to inform targeted interventions in a quality improvement initiative focused on addressing WPV in our healthcare institutions. Methods: A qualitative study involving semi-structured interviews was conducted with 52 HCPs across two urban EDs at a multi-site academic health center. Participants from various roles and shifts shared experiences related to safety, leadership, training, and security. Interviews were recorded, transcribed, anonymized, and thematically analyzed to identify key themes surrounding WPV in EDs. Results: The thematic analysis identified four main themes, including (1) Violence is Part of the Job, (2) Leadership Dynamics regarding WPV, (3) Disconnect Among ED Staff During WPV Response, and (4) Enhancing Systems and Culture for Effective WPV Management. These themes provide a comprehensive view of HCPs’ experiences and offer actionable recommendations for healthcare organizations seeking to address WPV. Conclusions: The study provides valuable qualitative insights into WPV in EDs, emphasizing the importance of addressing cultural, structural, and procedural gaps. These findings can guide the development of more supportive and effective strategies to create a safer environment for ED staff. Further rounds of interviews are planned post-intervention to assess changes in HCPs’ perceptions and experiences.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».