Intradisciplinary Clinical Education for Physiotherapists and Physiotherapist Assistants: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study investigated the perceived impact of a paired 5-week clinical placement on physiotherapy (PT) and physiotherapist assistant (PTA) students' skills. Students were supervised by a PT clinical instructor (CI), and a collaborative peer-coaching model was used. METHOD: Three pairs of PT and PTA students participated in concurrent paired placements incorporating the concepts of reciprocal peer coaching and the 2:1 model of supervision. Qualitative data were gathered using pre- and post-placement interviews and the participants' journals. RESULTS: The participants reported that using this clinical education model increased their self-directed learning. This outcome was anticipated by the researchers with the incorporation of the 2:1 model of supervision. The post-placement interviews also indicated that there was informal teaching among students, as expected from the integration of reciprocal peer coaching. Participants reported an improvement in the students' competencies in communication, consultation, and assignment of tasks within the physiotherapy team. The students further reported an increase in their confidence with regard to their respective roles and an improvement in their ability to work effectively within the physiotherapy team. CONCLUSION: As indicated by the comments and reviews of the participants, pairing PT and PTA students on clinical placements and incorporating a collaborative peer-coaching model can result in improvements in the students' skills in communication, consultation, and assignment of tasks.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».