Violent Patient Management: Advanced Safety, Security, and Clinical Support Strategies in Healthcare Settings
Notice bibliographique
Résumé
Background: Workplace violence in healthcare settings is a prevalent and serious occupational hazard, disproportionately affecting frontline staff and disrupting clinical operations. Violent or aggressive patient behavior can stem from a complex interplay of medical, psychiatric, substance-related, and environmental factors, creating significant safety challenges for healthcare teams. Aim: This review aims to outline advanced safety, security, and clinical support strategies for the management of violent patients, focusing on a systematic, interprofessional approach that prioritizes de-escalation, accurate diagnosis, and evidence-based intervention. Methods: A comprehensive synthesis of current literature, guidelines (e.g., from ACEP), and best practices is presented. The review covers the epidemiology, etiology, and pathophysiology of violence, followed by a structured approach to evaluation, differential diagnosis, and a tiered management strategy ranging from non-pharmacological techniques to pharmacological sedation and physical restraint. Results: Effective management begins with prevention through environmental design, staff training, and early recognition of agitation. The cornerstone of intervention is verbal de-escalation. When this fails and imminent danger exists, pharmacological agents (e.g., IM haloperidol/lorazepam, atypical antipsychotics, or ketamine) or physical restraints may be necessary, applied under strict protocols. A thorough medical and psychiatric evaluation is critical to identify and treat underlying causes. Complications of management include oversedation, respiratory depression, and physical injury. Conclusion: Managing violent patients requires a balanced, patient-centered approach that integrates de-escalation, rapid stabilization, and definitive treatment of the underlying condition. Success depends on a coordinated interprofessional team, clear institutional policies, and a culture of safety that protects both patients and staff.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».