‘Train‐the‐Trainer’: an effective and successful model to accelerate training and improve physiotherapy services for persons with haemophilia in China
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to teach a small group of Chinese physiatrists and physiotherapists to: (i) become trainers and leaders in haemophilia physiotherapy (PT) care in China and (ii) to acquire rapid proficiency in using the reliable and validated Hemophilia Joint Health Score (HJHS) for evaluating musculoskeletal health in boys with haemophilia. Two experienced Canadian physiotherapists and co-developers of the HJHS moderated a 4-day PT training workshop with six Chinese participants. Emphasis was placed on instruction and practice in administering the HJHS. Practical sessions with haemophilia patients were interchanged with theory (power point presentations) and interactive question and answer periods. A proficient, knowledgeable translator was an essential component of the workshop. Upon workshop completion, the six trainees demonstrated improved haemophilia-specific PT knowledge and were fully familiar with the HJHS and its administration. The latter was assessed in a mini-reliability study. The 'Train-the-Trainer' model is a very effective education programme designed to accelerate training in haemophilia PT to meet the rapidly increasing need for haemophilia-specific rehabilitation services in a very large country such as China. It is anticipated that physiatrists/physiotherapists at newly established Chinese haemophilia treatment centres will receive training in haemophilia care as a result of this unique programme in the immediate future.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».