Evaluation of the users violence in primary health care: Adaptation of an instrument / Evaluación de la violencia de usuarios en Atención Primaria: adaptación de un instrumento

Background/Objetivo: According to the World Health Organization, one out of every four violent workplace acts takes place in the health setting. The aims of the study are to study the prevalence of workplace violence in primary healthcare (PHC) professionals by adapting the Healthcare-worker's Aggresive Behaviour Scale-Users (HABS-U), to establish the frequency of exposure to hostile indicators and to determine which professional group is most exposed. Method: Study through qualitative and quantitative methodology in PHC professionals of the Region of Murcia (Spain). In the qualitative phase in-depth interviews were conducted and during the quantitative phase the instrument was used to 574 professionals of 39 PHC centres.Results: The resulting scale shows excellent psychometric properties and correlates significantly with job satisfaction, burnout components, the factors of empathy and psychological well-being. There was a 90.2% prevalence of user violence, and non-medical personnel were found to be the professional group most exposed. Conclusion: The distribution of user violence is not homogeneous among the different professional groups of PHC. The adaptation of the scale may be useful for detection of user violence, as well as to evaluate the efficacy of intervention programs (AU)

Antecedentes/Objetivo: Según la Organización Mundial de la Salud, en el ámbito sanitario se producen uno de cada cuatro incidentes laborales violentos. Los objetivos del estudio son examinar la prevalencia de violencia laboral en profesionales de Atención Primaria (AP) mediante la adaptación de la Healthcare-worker's Aggresive Behaviour Scale-Users (HABS-U), conocer la frecuencia de exposición a los indicadores hostiles y determinar el grupo profesional más expuesto. Método: Estudio realizado mediante metodología cualitativa y cuantitativa en profesionales de AP de la Región de Murcia (España). En la fase cualitativa se realizaron entrevistas en profundidad y en la fase cuantitativa se aplicó el instrumento a 574 profesionales de 39 centros de AP. Resultados: La escala resultante muestra excelentes propiedades psicométricas y sus medidas correlacionan de manera significativa con satisfacción laboral, los componentes del burnout, los factores de empatía y con el bienestar psicológico. La prevalencia de violencia de usuarios fue del 90,2% y el personal no sanitario resultó ser el grupo profesional más expuesto. Conclusión: La distribución de la violencia de usuarios no es homogénea entre los diferentes grupos profesionales de AP. La adaptación de la escala puede ser útil para la detección de la violencia de usuarios, así como para evaluar la eficacia de programas de intervención (AU)

Evaluation of the users violence in primary health care: Adaptation of an instrument.

Background/Objetivo: According to the World Health Organization, one out of every four violent workplace acts takes place in the health setting. The aims of the study are to study the prevalence of workplace violence in primary healthcare (PHC) professionals by adapting the Healthcare-worker's Aggresive Behaviour Scale-Users (HABS-U), to establish the frequency of exposure to hostile indicators and to determine which professional group is most exposed. Method: Study through qualitative and quantitative methodology in PHC professionals of the Region of Murcia (Spain). In the qualitative phase in-depth interviews were conducted and during the quantitative phase the instrument was used to 574 professionals of 39 PHC centres. Results: The resulting scale shows excellent psychometric properties and correlates significantly with job satisfaction, burnout components, the factors of empathy and psychological well-being. There was a 90.2% prevalence of user violence, and non-medical personnel were found to be the professional group most exposed. Conclusion: The distribution of user violence is not homogeneous among the different professional groups of PHC. The adaptation of the scale may be useful for detection of user violence, as well as to evaluate the efficacy of intervention programs.

Antecedentes/Objetivo: Según la Organización Mundial de la Salud, en el ámbito sanitario se producen uno de cada cuatro incidentes laborales violentos. Los objetivos del estudio son examinar la prevalencia de violencia laboral en profesionales de Atención Primaria (AP) mediante la adaptación de la Healthcare-worker's Aggresive Behaviour Scale-Users (HABS-U), conocer la frecuencia de exposición a los indicadores hostiles y determinar el grupo profesional más expuesto. Método: Estudio realizado mediante metodología cualitativa y cuantitativa en profesionales de AP de la Región de Murcia (España). En la fase cualitativa se realizaron entrevistas en profundidad y en la fase cuantitativa se aplicó el instrumento a 574 profesionales de 39 centros de AP. Resultados: La escala resultante muestra excelentes propiedades psicométricas y sus medidas correlacionan de manera significativa con satisfacción laboral, los componentes del burnout, los factores de empatía y con el bienestar psicológico. La prevalencia de violencia de usuarios fue del 90,2% y el personal no sanitario resultó ser el grupo profesional más expuesto. Conclusión: La distribución de la violencia de usuarios no es homogénea entre los diferentes grupos profesionales de AP. La adaptación de la escala puede ser útil para la detección de la violencia de usuarios, así como para evaluar la eficacia de programas de intervención.

[A mixture model-based rater bias index]. / Un índice de sesgo entre observadores basado en modelos mixtura.

Mixture models are outstanding procedures to evaluate rater agreement that assume that the objects to be classified by two observers are extracted from a population that is a mixture of two finite subpopulations, the first one representing systematic agreement and the second one random agreement and disagreement. A generalization of the basic mixture model to include four subpopulations representing two latent variables with two classes allows us to preserve its nature (the fit of the model and the systematic subpopulation are the same) and to distinguish a subpopulation for random agreement and two subpopulations for disagreement (one for the upper triangle and the other for the lower triangle of contingency table). In this context, it is possible to define a new rater bias measure based on a mixture model, which is similar to the descriptive index proposed by Ludbrook.

Un índice de sesgo entre observadores basado en modelos mixtura / A mixture model-based rater bias index

Los modelos mixtura son procedimientos apropiados para la valoración del acuerdo entre dos (o más) observadores que asumen que los objetos a clasificar se extraen de una población que constituye una mezcla de dos subpoblaciones finitas, la primera de las cuales representa acuerdo sistemático y la segunda acuerdo aleatorio y desacuerdo. Una generalización del modelo mixtura básico a cuatro subpoblaciones que representan dos variables latentes con dos clases cada una permite preservar su naturaleza (el ajuste del modelo y la subpoblación de acuerdo sistemático son iguales) y distinguir además una subpoblación para el acuerdo aleatorio y dos subpoblaciones para el desacuerdo (una para el triángulo superior y otra para el triángulo inferior de la tabla de contingencia). En este contexto es posible definir una medida de sesgo entre observadores basada en modelos mixtura similar al índice descriptivo propuesto por Ludbrook

Mixture models are outstanding procedures to evaluate rater agreement that assume that the objects to be classified by two observers are extracted from a population that is a mixture of two finite subpopulations, the first one representing systematic agreement and the second one random agreement and disagreement. A generalization of the basic mixture model to include four subpopulations representing two latent variables with two classes allows us to preserve its nature (the fit of the model and the systematic subpopulation are the same) and to distinguish a subpopulation for random agreement and two subpopulations for disagreement (one for the upper triangle and the other for the lower triangle of contingency table). In this context, it is possible to define a new rater bias measure based on a mixture model, which is similar to the descriptive index proposed by Ludbrook