Community occupational therapists’ clinical reasoning: Identifying tacit knowledge
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Occupational therapy interventions in the community, a fast expanding practice setting, are central to an important social priority, the ability to live at home. These interventions generally involve only a small number of home visits, which aim at maximising the safety and autonomy of community-dwelling clients. Knowing how community occupational therapists determine their interventions, i.e. their clinical reasoning, can improve intervention efficacy. However, occupational therapists are often uninformed about and neglect the importance of clinical reasoning, which could underoptimise their interventions. AIM: To synthesise current knowledge about community occupational therapists' clinical reasoning. METHOD: A scoping study of the literature on community occupational therapists' clinical reasoning was undertaken. RESULTS: Fifteen textbooks and 25 articles, including six focussing on community occupational therapists' clinical reasoning, were reviewed. Community occupational therapists' clinical reasoning is influenced by internal and external factors. Internal factors include past experiences, expertise and perceived complexity of a problem. One of the external factors, practice context (e.g. organisational or cultural imperatives, physical location of intervention), particularly shapes community occupational therapists' clinical reasoning, which is interactive, complex and multidimensional. However, the exact influence of many factors (personal context, organisational and legal aspects of health care, lack of resources and increased number of referrals) remains unclear. CONCLUSION: Further studies are needed to understand better the influence of internal and external factors. The extent to which these factors mould the way community occupational therapists think and act could have a direct influence on the services they provide to their clients.
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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 | 0,017 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».