Preventing aggression in psychiatric settings: a best practice implementation project
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Aggression is a frequent occurrence in psychiatric settings and results from complex multifactorial phenomena. Verbal or physical aggression has a significant impact on the quality of care, with negative repercussions on patients, professionals, and health care institutions. OBJECTIVES: This project aimed to prevent and manage hetero-aggression in a university hospital psychiatric department in Switzerland through the promotion of evidence-based practices. METHODS: The project used JBI's Evidence Implementation Framework, which is grounded in an audit and feedback process. A baseline audit was conducted to measure current practices for preventing and managing aggression and compare these to eight best practice recommendations. Interventions to improve compliance with best practices were implemented, and a follow-up audit was conducted to measure the changes achieved. RESULTS: Despite a high prevalence of staff exposure to aggression, the baseline audit showed that violence risk assessments were not systematically documented. The follow-up audit revealed improvements, with the use of a validated screening tool to identify violence risk and increased prevention interventions. However, these measures had a relatively low impact on the exposure to violence of health care professionals. Patient involvement in the violence risk assessment also remained low. CONCLUSIONS: The JBI approach used in this project led to significant improvements in professional practices related to violence risk assessment and reduced the gaps between recommendations and clinical practices. Clinical practice analysis sessions are a successful means of promoting understanding of prevention interventions. SPANISH ABSTRACT: http://links.lww.com/IJEBH/A410.
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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 | 0,106 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».