Northeastern Ontario nurses' perceptions of violence in acute care settings
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».