Using a Structural Lens to Understand and Address Aggression and Violence Experienced by Emergency Department Nurses: Beyond Individualistic Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Aggression and violence toward nurses is a growing problem in Canadian emergency departments. Existing literature often examines this issue through an individualistic lens, focusing primarily on individual behaviors of patients and staff, with limited attention to organizational and structural factors contributing to root causes. This paper presents a secondary analysis of a larger data set - including interviews with hospital staff, observational field notes, and open-ended patient survey responses - to explore the structural and contextual factors shaping aggression and violence in emergency departments. Using a structural lens informed by critical theoretical perspectives and guided by interpretive description, the research team conducted a thematic analysis to identify recurrent patterns across the data sources. The analysis reveals how policies, power relations, and institutional norms shape the conditions that give rise to violence, moving beyond individual-level explanations. Three themes were identified: (a) significant stress and frustration is the contextual backdrop, (b) dominant norms and a culture of efficiency in the emergency department create and maintain a stressful environment, and (c) widespread health and social inequities and a lack of community resources exacerbate stress and frustration. This analysis demonstrates that addressing aggression and violence requires multi-pronged strategies that engage with the structural contexts shaping these events.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,024 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».