Physiotherapy Models of Service Delivery, Staffing, and Caseloads: A Profile of Level I Trauma Centres across Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine and describe physiotherapy models of service delivery, staffing, and caseloads in Level I trauma centres across Canada. METHODS: A telephone questionnaire was administered to one experienced trauma physiotherapist at each of the 19 Level I trauma centres in Canada. Quantitative data were analyzed descriptively for national trends. RESULTS: Data were collected from all 19 centres (100%), 89% of which provided physiotherapy services 5 days per week with priority weekend coverage. Physiotherapist assistants (PTAs) were employed by 89% of centres and were used across the continuum of care. Centres with PTAs appear to be more likely to provide patients with additional daily treatment. Departmental organizational structures were the most common (41%) and were associated with higher caseloads. Higher caseloads also appear to be linked with having less than 10 years of experience as a physiotherapist. CONCLUSIONS: Variations exist between centres with respect to the delivery of physiotherapy services. These variations may result from differences in province-specific legislation, differences in funding structure, and the lack of evidence-informed guidelines. Future research is needed to establish optimal models of physiotherapy services that are cost-effective and provide best patient care.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».