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Enregistrement W2170912065 · doi:10.3138/physio.61.4.252

“I Think It, but Don't Often Write It”: The Barriers to Charting in Private Practice

2009· article· en· W2170912065 sur OpenAlexaffvenue
Katherine Harman, Raewyn Bassett, Anne Fenety, Alison M. Hoens

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaProvidence Health CareDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisDocumentationAuditFocus groupChartQuality (philosophy)Process (computing)PsychologyMedical educationQualitative researchTask (project management)Applied psychologyMedicineComputer scienceSociologyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To describe barriers to charting identified by physiotherapists working in private practice in New Brunswick. METHOD: Physiotherapists were invited to focus-group interviews to discuss the results of a comprehensive chart audit. Sixty-nine physiotherapists who responded were assigned to nine focus groups. Seven of nine audiotaped interviews (49 participants) were of sufficient quality to be transcribed and imported into qualitative data analysis software for thematic analysis. RESULTS: Participants described the challenges of including charting in their routine client care. Barriers included the disjuncture between charting and thinking, the translation of impairment goals to functional goals, the time it takes to chart, fear of failure, and the difficulty of predicting length of treatment. Strategies to facilitate charting were suggested by participants. CONCLUSION: Understanding barriers to charting in private practice is necessary to improve the quality of documentation. Barriers described are related to the fast-moving nonverbal, kinaesthetic, and cognitive process that is clinical reasoning in physiotherapy. This tacit, implicit process is mismatched with the charting task, which requires that the implicit become explicit in written form. Strategies to facilitate charting noted by participants address some of these issues; however, a broader, profession-wide discussion is necessary.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,008
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeQualitatif
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

Citations19
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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