Development of a syllabus for postgraduate respiratory physiotherapy education: the Respiratory Physiotherapy HERMES project
Notice bibliographique
Résumé
Best practice in the diagnosis and management of patients with respiratory conditions is now a multidisciplinary effort [1, 2]. Physiotherapists engage in many aspects of the care of patients with respiratory diseases. Across a range of diseases, ages and settings, they carry out highly specialised treatments related to mucus clearance, breathing exercises, invasive and non-invasive mechanical ventilation, exercise training and rehabilitation, as well as reintegration of patients with respiratory disorders. Their tasks span from the neonatal intensive care unit to the palliative care unit of geriatric patients. Over the past decades, respiratory physiotherapists across the world have published research in all these fields feeding into the evidence base that underpins much of the care provided by these professionals. Physiotherapy practice has also evolved over the past few decades. Self-referral by service users (patients) is now possible in approximately half of the European member states of the World Confederation on Physiotherapy [3]. This requires highly trained health professionals capable of assessing, treating, referring and reintegrating patients. In patients with respiratory conditions, this is often performed in the context of a multidisciplinary team. The Respiratory Physiotherapy HERMES project aims to standardise treatment of patients within and beyond Europe The ERS Respiratory Physiotherapy HERMES Task Force would like to acknowledge each of the national experts who took part in the Delphi process and contributed their feedback to develop a consensus-based international syllabus in respiratory physiotherapy. Europe: Austria: Michaela Strauss; Belgium: Veronica Barbier, Michelle Norrenberg; Bulgaria: Blagoi Marinov; Croatia: Snjezana Benko; Czech Republic: Katerina Neumannova; Denmark: Linette Marie Kofod; Estonia: Karin Tammik; Finland: Tiina Kaistila; France: Adrian Morales Robles, Philippe Joud; Germany: Kathrin Suess; Greece: Eirini Grammatopoulou, Eleni Kortianou; Iceland: Harpa Arnardottir; Italy: Sara Mariani, Luciana Ptacinsky, Francesco D'Abrosca; Ireland: Claire Egan; Lithuania: Ieva Jamontaite; Malta: Stephen Montefort; the Netherlands: Sandra Jongenotter, Susanne van Riesen; Norway: Ulla Pedersen; Poland: Teresa Orlik, Roman Nowobilski; Portugal: Miguel Goncalves, Paulo Abreu, Alda Marques; Spain: Jordi Vilaró, M. Angels Cebriá I Iranzo, Rosa Josa; Sweden: Louise Lannefors, Karin Wadell; Switzerland: François Vermeulen; Turkey: Hulya Arikan, Sema Savci; Ukraine: Kateryna Tymruk; UK: Abebaw Yohannes, Bronwen Connolly, Judy Bradley, Brenda O'Neill. Outside Europe: Australia: Jennifer Alison, Lissa Spencer, Shane Patman; Argentina: Gustavo Olguin; Brazil: Sara Menezes, Verônica Parreira; Canada: Darlene Reid, Elisabeth Dean, Didier Saey; Thailand: Chulee Jones; USA: Donna Frownfelter, Thomas Kallstrom. Further acknowledgement should also go to Julia Bott (Academic Health Science Network, UK) who was influential in preparing the initial project proposal.
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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 | 0,038 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,016 |
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 ».