Incivility in psychiatric nursing : a phenomenological study
Notice bibliographique
Résumé
The topic of incivility is a well-researched long-standing issue in nursing literature. Incivility and its associated human and financial costs are a significant issue in healthcare. Psychiatric nurses work in sites that have the highest incidents of violence and incivility in health systems. Registered Psychiatric Nurses (RPNs) are a separate and distinct profession in Western Canada. This study explored the RPN lived experience of incivility using a descriptive phenomenological approach. The research question was: what is the meaning given to the experience of incivility by RPNs? Data collection methods were semi-structured interviews and personal written narratives using an online survey. The research was conducted at three acute psychiatric units in the province of British Columbia, Canada. Eight RPNs provided descriptions of their experience of incivility working in acute psychiatric services. Five themes emerged from data analysis: managing incivility from patients is part of the job, RPNs experience incivility from health care professionals, relationships changed after the experience of incivility, ethical dilemmas resulted from the experience of incivility, and personal resilience is variable. Under the theme of ethical dilemmas, data were grouped into two dilemmas or subthemes: therapeutic rapport versus personal safety, and professional communication versus interpersonal issues. Under the theme of personal resilience, five aspects of resilience were grouped into subthemes: emotional support from a trusted colleague, life experience and education, professional boundaries, reflective practice, and self-care. Findings are discussed in light of current literature, significance, strengths and limitations, and implications for future research.\n\t\tKeywords: psychiatric nursing, registered psychiatric nurses, civility, incivility, bullying, verbal and physical aggression, emotional and physical violence, vertical horizontal, and lateral violence.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 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 ».