Documenting Stigma: A Descriptive Qualitative Study of Psychiatric Emergency Notes of Aggressive Incidents
Notice bibliographique
Résumé
Clinical notes, as subjective reconstructions of events, can unintentionally reinforce stigma, perpetuating stereotypes and power imbalances that hinder care and recovery for people receiving care. In psychiatric emergency settings, documentation of aggression incidents may reflect workplace culture, reinforcing perceptions of violence and unpredictability. The aim of this study was to explore the representations of people receiving care conveyed in clinical notes written after incidents of aggression in psychiatric emergencies. A retrospective descriptive qualitative design was used to examine clinical notes reporting aggression incidents from 108 files from a Canadian psychiatric emergency service (2012-2019) collected through the Signature Biobank. Data were analyzed using thematic analysis by Braun and Clark, guided by Link and Phelan's stigma conceptualization theory. Four themes emerged: shaping individual stigmatization through documentation, hierarchical identities revealing a social separation, structural stigmatization, and emergence of a compassionate approach. Findings highlight how institutional changes are needed to ensure more nuanced, reflective, and trauma-informed documentation practices that respect people dignity and experiences. Training in trauma-informed, recovery-oriented, and human rights-based documentation is recommended to reduce stigma and fostering person-centered care. Future research should examine broader institutional practices and explore how training impacts documentation and outcomes for people with mental illness.
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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 | 0,020 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».