MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2011862838 · doi:10.3109/09638288.2015.1015687

An in-depth analysis of ethics teaching in Canadian physiotherapy and occupational therapy programs

2015· article· en· W2011862838 sur OpenAlexafffundabout
Maude Laliberté, Anne Hudon, Barbara Mazer, Matthew Hunt, Debbie Ehrmann Feldman, Bryn Williams–Jones

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchPhysiotherapy Foundation of Canada
Mots-clésDebriefingOccupational therapyNursing ethicsApplied ethicsPsychologyInformation ethicsDiversity (politics)Medical educationPreferenceMedicinePedagogyEngineering ethicsSociologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this study was to examine current approaches and challenges to teaching ethics in entry-level Canadian physiotherapy (PT) and occupational therapy (OT) programs. METHODS: Educators responsible for teaching ethics in the 28 Canadian PT and OT programs (n = 55) completed an online survey. RESULTS: The quantity of ethics teaching is highly variable, ranging from 5 to 65 h. Diverse obstacles to ethics teaching were reported, relating to the organization and structure of academic programs, student issues and the topic of ethics itself. Specific challenges included time constraints, large class sizes, a lack of pedagogical tools adapted to teaching this complex subject, a perceived lack of student interest for the subject and a preference for topics related to clinical skills. Of note, 65% of ethics educators who participated in the survey did not have any specialized training in ethics. CONCLUSION: Significant cross-program variation in the number of hours dedicated to ethics and the diversity of pedagogical methods used suggests that there is little consensus about how best to teach ethics. Further research on ethics pedagogy in PT and OT programs (i.e. teaching and evaluation approaches and effectiveness of current ethics teaching) would support the implementation of more evidence-based ethics education. Implications for Rehabilitation Ethics educators in Canadian PT and OT programs are experimenting with diverse educational approaches to teach ethical reasoning and decision-making to students, including lectures, problem-based learning, directed readings, videos, conceptual maps and clinical elective debriefing, but no particular method has been shown to be more effective for developing ethical decision-making/reasoning. Thus, research on the effectiveness of current methods is needed to support ethics educators and programs to implement evidence-based ethics education training. In our survey, 65% of ethics educators did not have any specialized training in ethics. Ensuring that educators are well equipped to support the development of necessary theoretical and applied competencies can be promoted by initiatives including the creation of tailored ethics teaching and evaluation tools, and by establishing communities of practice among ethics educators. This survey identified heterogeneity in ethics teaching content, format and duration, and location within the curriculum. In order to be able to assess more precisely the place accorded to ethics teaching in PT and OT programs, careful mapping of ethics content inside and across rehabilitation programs is needed - both in Canada and internationally. These initiatives would help advance understanding of ethics teaching practices in rehabilitation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,557
Écart entre enseignants0,395 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations22
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDisability and RehabilitationMême sujetEthics in medical practiceTravaux en français237 207