Nurses' reporting across different sources and forms of workplace violence in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Workplace Violence (WPV) in the form of physical assault, threat of assault, emotional abuse, verbal sexual harassment, and sexual assault is most often perpetrated by Type II or III sources in healthcare settings. Type II WPV refers to the perpetrator being patients, family, or visitors, whereas Type III WPV refers to the perpetrator being co-workers. Despite the frequency of these WPV forms and sources, the nature and severity of WPV cannot be fully understood due to underreporting among nurses. Purpose: This study investigated whether WPV source and perceptions of WPV prevention efforts predicted nurses’ reporting behaviours (i.e., not reporting, informal reporting, and formal reporting) of five WPV forms and reasons for not formally reporting different WPV forms and sources. Methods: A secondary analysis of 2019 WPV data from a province-wide survey in British Columbia, Canada was carried out with a sample of 4109 nurses. Multinomial logistic regression was used to analyze predictors of reporting across the five WPV forms. Descriptive statistics were used to examine the reasons for not formally reporting across WPV sources and forms. Results: Compared to nurses who only experienced Type II WPV, nurses who experienced both Type II and III WPV were less likely to informally report threat of assault, emotional abuse, and verbal sexual harassment. Although physical assault was generally more frequently informally and formally reported compared to non-physical WPV (e.g., emotional abuse), nurses who experienced physical assault from a Type III source (versus Type II source) were less likely to informally report it. Higher perceptions of WPV prevention efforts was associated with a greater likelihood of informal and formal reporting. Nurses’ reasons for not formally reporting showed some similarities and nuanced differences across WPV sources and forms. Implications: To promote reporting among nurses, healthcare organizations need effective multifaceted WPV prevention measures that include a confidential and simplified reporting system, leadership support to encourage reporting and follow-up for nurses, education and training on reporting systems and managing patient diagnoses that can contribute to WPV, and dedicated time to report WPV.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».