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.
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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 | 0,054 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».