Factors related to on-the-job abuse of nurses by patients.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Numerous studies indicate that health care providers, particularly nurses, face a high risk of on-the-job abuse from patients. This article examines physical and emotional abuse from patients in nurses working in hospitals or long-term care facilities. DATA AND METHODS: Data are from the 2005 National Survey of the Work and Health of Nurses. Cross-tabulations were used to examine abuse in relation to personal characteristics of the nurse, job characteristics, and workplace climate factors. Multiple logistic regression modeling was used to examine abuse in relation to staffing and resource adequacy and relations among colleagues, controlling for personal and job characteristics. RESULTS: In 2005, 34% of Canadian nurses providing direct care in hospitals or long-term care facilities reported physical assault by a patient in the previous year; 47% reported emotional abuse. Abuse was related to being male, having less experience, usually working non-day shifts, and perceiving staffing or resources as inadequate, nurse-physician relations as poor, and co-worker and supervisor support as low. Associations between abuse and staffing or resource inadequacy and poor working relations persisted when controlling for personal and job characteristics. INTERPRETATION: Modifiable factors are important to nurses' on-the-job 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».