Continuing Education of Physiotherapists Involved in Treating Persons with Work-Related Back Pain
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Physiotherapists often use continuing education (CE) courses to acquire new knowledge, but little is known about the types and combinations of CE courses attended. The objective of this study was to describe the CE “profiles” of physiotherapists who treat individuals with work-related back pain. Methods: Physiotherapists answered a self-administered questionnaire about the CE courses attended after initial training. They also provided demographic information, including years of practice, university of graduation, and distance of workplace from urban centres. Multiple correspondence analysis with hierarchical classification was used to identify CE profiles, that is, combinations of courses most frequently attended by physiotherapists in this group. Results: Responses were received from 332 physiotherapists (response rate of 81.4%) working in 199 randomly selected clinics in Quebec. A very high proportion (88.9%) reported having attended at least one CE course related to back pain treatment. The most common area of CE was mobilization (53.9% of therapists). Others included osteopathy (21.7%), varied CE (15.9%), and neural mobilization/muscle reeducation (8.5%). Years of practice and university of graduation were significantly related (p < .05) to CE profiles, whereas distance from urban centres was not. Conclusions: The variations in CE profiles among physiotherapists treating the same type of clientele raise questions regarding the potential for important differences in the knowledge base used to treat workers with back pain. More effective CE strategies are needed to promote evidencebased knowledge among physiotherapists involved in back pain treatment for injured workers.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».