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Enregistrement W2152396819 · doi:10.5014/ajot.64.2.316

Occupational Therapists’ Capacity-Building Needs Related to Older Driver Screening, Assessment, and Intervention: A Canadawide Survey

2010· article· en· W2152396819 sur OpenAlexafffund
Nicol Korner‐Bitensky, Anita Menon, Claudia von Zweck

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Occupational Therapy · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoCanadian Association of Occupational TherapistsMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRetrainingCompetence (human resources)Occupational therapyIntervention (counseling)MedicineContinuing educationOccupational safety and healthNeeds assessmentNursingMedical educationPsychologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Older driver safety is a growing concern. We identified capacity-building needs of occupational therapists related to older driver screening, assessment, and intervention. METHOD: A Canadawide survey was undertaken involving 133 occupational therapists working with an older clientele. A standardized questionnaire elicited information regarding (1) actual practices related to older driver screening, assessment, and intervention; (2) perceived competence; and (3) need for continuing education. RESULTS: Occupational therapists were twice as likely to use screening tools rather than in-depth assessments (n = 79 vs. n = 37). Only 25 occupational therapists offered on-road assessment, and even fewer offered retraining (n = 11). Occupational therapists more often felt very competent in domains related to screening as opposed to assessment, and most were interested in continuing education. CONCLUSION: Driving services offered were primarily related to screening compared with assessment or intervention. Occupational therapists would benefit from driving-related professional training aimed at enhancing professional capacity in this arena.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,375 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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