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Enregistrement W1769467355 · doi:10.1002/msc.1050

The Development and Evaluation of a Vocational Rehabilitation Training Programme for Rheumatology Occupational Therapists

2013· article· en· W1769467355 sur OpenAlexaff
Rachel O’Brien, Sarah Woodbridge, Alison Hammond, Julie Adkin, June Culley

Notice bibliographique

RevueMusculoskeletal Care · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Practices and Rehabilitation
Établissements canadiensArthritis Society
Organismes subventionnairesVersus Arthritis
Mots-clésMedicineVocational educationRehabilitationLegislationMedical educationPhysical therapyPreferenceIntervention (counseling)Work (physics)Randomized controlled trialNursingPsychologyInternal medicineEngineeringPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People with inflammatory arthritis rapidly develop work disability, yet there is limited provision of vocational rehabilitation (VR) in rheumatology departments. As part of a randomized, controlled trial, ten occupational therapists (OTs) were surveyed to identify their current VR provision and training needs. As a result, a VR training course for OTs was developed which included both taught and self-directed learning. The course included: employment and health and safety legislation, work assessment and practical application of ergonomic principles at work. Pre-, immediately post- and two months post-training, the ten OTs completed a questionnaire about their VR knowledge and confidence On completion, they reported a significant increase (p < 0.01)in their knowledge and confidence when delivering vocational rehabilitation. They rated the course as very or extremely relevant, although seven recommended more practical sessions. The preference for practical sessions was highlighted, in that the aspects they felt most beneficial were role-playing assessments and sharing ideas through discussion and presentations. In conclusion, the course was considered effective in increasing both knowledge and confidence in using VR as an intervention, but, due to time constraints within the working day, some of the self-directed learning should be incorporated into the training days.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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