Preventing Workplace Violence in Healthcare: Strategies to Reduce Medical Disputes and Enhance Patient Safety-An Updated Review for Healthcare Security Workers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Workplace violence against healthcare professionals (HCPs) undermines staff safety, erodes trust, and jeopardizes patient outcomes. In many settings, rising legal consciousness among patients and persistent quality deficits intersect with structural, financial, and educational weaknesses to intensify medical disputes and the risk of aggression. Aim: To synthesize an updated, practice-oriented framework for healthcare security workers and institutional leaders to prevent workplace violence, reduce medical disputes, and enhance patient safety through system, organizational, and frontline interventions. Methods: Narrative integration of recent analyses on root causes of violence and disputes, encompassing governance and accountability structures, purchasing and payment reforms, regulatory oversight, medical education quality assurance, workforce distribution, institutional safety systems, communication practices, and complaint and mediation pathways. Emphasis was placed on interactions between patient rights awareness, service quality, and trust. Results: Two proximate drivers—heightened awareness of patient rights and uneven service quality—amplify conflict when grievance mechanisms are weak. Structural factors include distorted competition dominated by public hospitals, fragmented governance with diffuse accountability, payer fragmentation with feeforservice and basic capitation that do not reward outcomes, and medical education expansion outpacing capacity. Media effects are indirect, primarily amplifying postincident norms. Financial toxicity and low institutional trust mediate escalation. Effective strategies include empowering hospital directors with authority tied to multidimensional performance accountability; integrating insurance purchasing and adopting blended payments (global budgets plus DRGs) with quality guardrails and public reporting; tightening medical school accreditation and rightsizing enrollment; deploying comprehensive safety and incidentlearning systems; strengthening patient communication, transparency, and apology practices; and institutionalizing rapid, fair complaint resolution and mediation, supported by targeted deescalation training for security and clinical teams. Conclusion: A layered, qualitycentered prevention model—aligning governance, purchasing, education, safety culture, and grievance systems—can reduce violence, resolve disputes earlier, and measurably improve patient and workforce safety.
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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 | 0,024 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».