Strengthening Active Shooter Response Through Interprofessional Training: The Role of Health Security Teams in Healthcare Systems
Notice bibliographique
Résumé
Background: Active shooter incidents in healthcare settings have emerged as a critical health security challenge, disrupting care delivery and threatening staff and patient safety. Hospitals, designed for accessibility and continuous operation, are increasingly recognized as vulnerable “soft targets” for firearm-related violence. Aim: This study aims to examine the operational complexities of active shooter preparedness in healthcare facilities and propose interprofessional strategies to strengthen response and resilience. Methods: A comprehensive review of epidemiologic data, regulatory frameworks, and case analyses was conducted, focusing on U.S. hospital shootings and global hybrid-targeted violence (HTV) events. The study synthesizes evidence from occupational safety guidelines, law enforcement protocols, and healthcare contingency planning literature. Results: Findings reveal that hospital shootings are often targeted, relational, and concentrated in high-risk zones such as emergency departments and outpatient clinics. Five typologies of violence—criminal intent, patient-related, worker-to-worker, domestic spillover, and ideological—shape risk profiles. HTV incidents, involving coordinated multi-weapon tactics, pose additional threats requiring all-hazards preparedness. Effective response hinges on facility-specific contingency plans, rapid communication systems, and simulation-based training. Conclusion: Active shooter preparedness in healthcare demands a multidimensional approach integrating physical security, behavioral threat assessment, and interprofessional collaboration. Continuous evaluation, scenario-based drills, and robust communication protocols are essential to mitigate harm and sustain clinical operations during violent crises.
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 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 | 0,028 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».