MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414107181 · doi:10.1016/j.drugpo.2025.105007

Emergency department violence involving patients who use unregulated substances: A systemic perspective

2025· article· en· W4414107181 sur OpenAlexafffund
Sunny Jiao, Vicky Bungay, Emily Jenkins, Marilou Gagnon

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Drug Policy · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealthcare Decision-Making and Restraints
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésEmergency departmentTeamworkContext (archaeology)Perspective (graphical)Workplace violenceSituatedSuicide preventionHuman factors and ergonomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines emergency department staff perspectives of patient violence in the context of care provision for people who use unregulated substances. Study findings demonstrate that disconnects between what patients need and what staff can offer create conditions that contribute to staff-patient conflict and violence - disconnects situated within constrains produced by system structures. In navigating the potential for conflict, care choices of staff are shaped by factors including fear and hypervigilance, expectations of teamwork and autonomous practice, and a lack of violence prevention training. This is in contrast to the existing research concerning emergency care for people who use unregulated substances, which tends to portray substance use as a predisposing factor to patient violence, failing to acknowledge organizational structures and variations in staff practices as contributing to violence. Findings from this study have profound implications for current and future efforts of addressing patient violence in the emergency department, with the end goal of improving patient care for people who use unregulated substances.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0000,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,371 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Drug PolicyMême sujetHealthcare Decision-Making and RestraintsTravaux en français237 207