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Enregistrement W7021173902

Northeastern Ontario nurses' perceptions of violence in acute care settings

2024· dissertation· en· W7021173902 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLu Zone Ul (Laurentian University) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupPerceptionQualitative researchSuicide preventionOccupational safety and healthAcute careHuman factors and ergonomicsPoison control
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The incidence of workplace violence (WPV) is increasing and has become a worldwide \nconcern. This is particularly true among medical workers, especially nurses, who are at a high \nrisk of exposure, as they are the first and closest contact with patients. The Ontario Council of \nHospital Unions and the Ontario division of the Canadian Union of Public Employees conducted \na survey in Northeastern Ontario in 2019 and found that 96% of personal support workers and \nregistered practical nurses experienced physical violence while working. This was 8% higher \nthan the provincial average. This study explores Northeastern Ontario nurses’ perceptions of \nviolence in an acute-care setting through two research questions: What are Northeastern Ontario \nnurses’ perceptions of violence and challenges to preventing violence? What improvements or \nchanges are needed to reduce or prevent WPV? This study uses Sally Thorne’s (2016) \ninterpretive description qualitative methodology guided by the Haddon matrix conceptual \nframework of WPV. Registered nurses (n = 14) participated in one of three virtual focus groups \nfrom three patient care units. The overarching theme, nurses surviving violence in acute-care \nsettings, is supported by three key themes: nurses’ different perceptions and levels of threshold \nof violence, nurses in jeopardy, and changes needed to the status quo. The findings indicate that \nviolence against nurses occurs daily and should never be justified. Education, training, and \nsupports involving hospital staff, the local police department, the community, and the public are \ncrucial to preventing WPV.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,005
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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