Aggression: Health Security Risk Assessment, Prevention Strategies, and Incident Response in Healthcare and Community Settings
Notice bibliographique
Résumé
Background: Aggression and violence in healthcare and community settings pose significant health security risks, impacting patient safety, staff wellbeing, and continuity of care. These behaviors often arise from complex interactions among biological, psychological, and social determinants. Aim: To examine aggression as a multidimensional phenomenon, outline its etiologies, epidemiology, pathophysiology, and propose evidence-based strategies for assessment, prevention, and management. Methods: A comprehensive review of clinical frameworks, epidemiologic data, and operational protocols was conducted, integrating psychiatric, neurologic, and sociocultural perspectives. The analysis emphasizes structured risk assessment, mental status examination, and interdisciplinary management approaches. Results: Aggression is frequently linked to psychiatric disorders (e.g., psychosis, bipolar disorder), substance intoxication or withdrawal, neurocognitive decline, and environmental stressors. U.S. data indicate persistent violence burden, with over 1.2 million violent crimes annually and high firearm involvement. Neurobiological findings highlight dysregulation in prefrontal-limbic circuits, serotonergic and dopaminergic pathways, and hormonal influences. Effective management combines early recognition, de-escalation, pharmacologic intervention when indicated, and environmental modifications. Interprofessional collaboration and structured safety protocols significantly reduce escalation and improve outcomes. Conclusion: Aggression is not a singular entity but a transdiagnostic risk state requiring integrated medical, psychiatric, and social interventions. Prevention and treatment strategies must prioritize dynamic risk factors, continuity of care, and staff training to mitigate harm and enhance safety culture.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».