Scoring of the Physical Therapist Clinical Performance Instrument (PT-CPI): Analysis of 7 Years of Use
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aims of this study were to (1) describe the completion rates of the 24 performance criteria (PCs) from the Physical Therapist Clinical Performance Instrument (PT-CPI) by clinical instructors; (2) evaluate change in PC visual analogue scores (VAS) with students' clinical experience; and (3) evaluate scoring patterns over time. METHODS: Final VAS scores for 208 physiotherapy (PT) students (seven cohorts) from 1,039 clinical placements between 2001 and 2008 were analyzed. Completion rates were calculated for each PC. Kruskal-Wallis tests evaluated differences in VAS scores between cohorts. Friedman's tests were used to compare VAS scores for each PC over time. RESULTS: Completion rates were above 90% for 18 PCs. Data from the seven cohorts were combined. All PC scores showed significant change from 10 to 15 weeks and from 15 to 20 weeks of clinical experience (p≤0.001). Although differences in scores decreased over time, 19 PCs showed significant differences between 20 and 25 weeks, and 11 PCs showed significant differences between 25 and 31 weeks of clinical experience (p<0.01). CONCLUSIONS: Certain PCs had lower completion rates. The PT-CPI was used consistently by clinical instructors to evaluate student performance over time. A continual progression in acquisition of clinical competencies was illustrated by PT-CPI scoring patterns as students advanced through their PT education programme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».