Workplace Violence in Healthcare Settings: A Scoping Review of Guidelines and Systematic Reviews
Notice bibliographique
Résumé
Workplace violence in healthcare settings is alarmingly common and represents significant financial and human cost. The aim of this scoping review was to identify and summarize evidence on strategies to prevent and/or manage workplace violence in healthcare settings. Searches were limited to evidence-based clinical practice guidelines and systematic reviews published between 2015 and 2021. Multiple databases were searched and screened. Quality of the included guidelines and reviews was also assessed. Three guidelines and 33 systematic reviews were included. Both the Occupational Safety and Health Administration 2015 and Registered Nurses’ Association of Ontario 2019 guidelines provided useful recommendations for building a comprehensive prevention program. Evidence-based risk assessment, prevention and management, and education and training are all central components. Regular reassessment and adjustment is required. Included reviews (<i>n</i> = 33) were grouped into five main categories: violence toward nurses (<i>n</i> = 10); violence toward healthcare workers in general (<i>n</i> = 8); violence in the emergency department (<i>n</i> = 5); violence related to mental health (<i>n</i> = 5); and measurement related to workplace violence (<i>n</i> = 5). Multicomponent interventions were often more effective than those applied in isolation. We found consistent support for certain strategies including education and training, post-incident debriefing, multidisciplinary rapid response teams, and environmental modifications; however, the strength of evidence and certainty of conclusions were limited across reviews. This scoping review found that strong leadership that cultivates and enforces a culture of inclusivity, support, and respect is a prerequisite for a successful workplace violence prevention program. Rigorous comparative effectiveness research testing interventions are needed.
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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 | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».