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Enregistrement W4414938565 · doi:10.2196/71425

Interventions to Prevent Sexual Harassment Against Nurses—StopSH: Protocol for an Intervention Development Study

2025· article· en· W4414938565 sur OpenAlexvenueno aff
Milena Marta Bruschini, Maria Schubert

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionProtocol (science)Intervention (counseling)HarassmentMEDLINEIntervention mapping

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients' sexual harassment against nurses is a worldwide phenomenon. Some forms occur on a daily to weekly basis. Despite the known high prevalence and its negative consequences, there is still a lack of evidence-based measures to prevent patients' sexual harassment against nurses. Given the complexity of the problem, multidimensional interventions are required. OBJECTIVE: The main objective of the StopSH project is to develop an evidence-based, complex intervention package to prevent patients' sexual harassment against nurses and minimize its negative consequences for the acute care sector in the German-speaking part of Switzerland. METHODS: This project is an intervention development study with a multimethod design. It involves the participative development and testing of a complex intervention package in one to two Swiss hospitals as practice partners. The project is carried out in four project phases. First, a systematic scoping review will be conducted to identify and map existing interventions aimed at preventing sexual harassment of nurses or minimizing its consequences. The review will include interventions at the individual, organizational, and network levels of nurses. The problem and needs analysis form the second phase, where a cross-sectional web-based survey will be carried out among nurses in one to two partner hospitals. The aim is to assess the prevalence, forms, and perceived consequences of sexual harassment, as well as existing and desired strategies or support structures. The results will inform the development of the intervention package. As a third phase, a complex intervention package will be codeveloped using a participatory action research approach, based on the findings from the first two phases. This process will involve nurses, hospital management, human resources, and other relevant stakeholders to ensure contextual relevance and feasibility. Finally, during a feasibility assessment, the developed intervention package will be implemented and tested on two to three test wards within the partner hospitals. The mixed methods feasibility study will assess the acceptability, practicality, and preliminary effects of the intervention. Survey data, as well as contextual and observational data, will be collected. RESULTS: The project was launched in February 2024 and is scheduled to last for 5 years. As of August 2025, this project is in phase 2. Data collection is ongoing. The StopSH project is expected to develop and test a complex intervention package for the prevention of patients' sexual harassment against nurses. This intervention package is predicted to reduce the prevalence and negative effects of sexual harassment against nurses. CONCLUSIONS: The results of this project will provide important guidance for nurses, but also for their employers, and as such can contribute to the long-term reduction of sexual harassment against nurses. It lays the foundation for the development and adaptation of interventions in further nursing settings and other health care professions. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/71425.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,705
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,485
Tête enseignante GPT0,678
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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
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