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Enregistrement W4409700070 · doi:10.1186/s12888-025-06865-6

Prevalence of aggression and associated factors among inpatients with mental illness at tertiary hospitals in Southwestern Uganda

2025· article· en· W4409700070 sur OpenAlexaff
Badru Kayongo, Godfrey Zari Rukundo, Alain Favina, Samuel Maling

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental illnessAggressionPsychiatryTertiary careMedicinePsychologyClinical psychologyMental healthFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In mental health treatment facilities around the world, aggression aimed towards medical personnel and other patients is a serious issue. Types of aggression include; verbal aggression, aggression towards property, self-harm/auto-aggression, and physical aggression. Studies show 1 in 5 patients admitted to acute mental health care wards in high-income countries commit an act of physical violence during admission. In Uganda, there is limited literature on aggression among patients with mental illness admitted in psychiatric wards in our setting. This study aimed to investigate prevalence, types and associated factors of aggression among patients with mental illness admitted at tertiary hospitals in southwestern Uganda. METHODS: This was a cross-sectional study that involved 280 participants from four tertiary hospitals in southwestern Uganda. Aggression was assessed using the Modified Overt Aggression Scale. The sociodemographic and clinical characteristics were collected using a structured sociodemographic questionnaire. The prevalence of aggression was assessed using proportions and the associated factors were assessed using the multinomial logistic regression analysis. RESULTS: The prevalence of severe aggression was 42.9% with verbal aggression being the most common type while auto aggression was the least common. Involuntary admission and having a personal history of aggression were associated with all the 3 levels of aggression: mild, moderate and severe aggression, while having a positive family history of mental illness was associated with two levels of aggression (moderate and severe aggression). Having a history of substance use was only associated with moderate aggression and having history of childhood abuse was associated with severe aggression. Coming from a rural area was associated with severe aggression. CONCLUSION: The prevalence of aggression is high among patients with mental illness admitted at tertiary hospitals in southwestern Uganda with verbal aggression being the commonest. Mental health professionals should pay attention to aggression among patients bearing in mind that people admitted involuntary, with personal history of aggression have a high likelihood of presenting with aggression. The mental health treatment facilities should consider adopting more of voluntary admission for patients presenting with aggression and only utilize involuntary admission when it is absolutely necessary and in line with the rights and responsibilities for patients with mental illness.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeObservationnel
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'admission1
Résumé présentoui

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