Physiotherapy Students' Attitudes toward Psychiatry and Mental Health: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: A cross-sectional exploration of Notre Dame Australia physiotherapy students' attitudes toward psychiatry and mental illness, students' perceptions regarding preparation in this area for general clinical practice, and a cross-sectional investigation of current mental health—and psychiatry-related content in physiotherapy curricula across Australia and New Zealand. Methods: A questionnaire including demographic details, level of exposure to mental illness, and the Attitudes Toward Psychiatry–30 items (ATP-30) was completed by pre-clinical and clinically experienced physiotherapy students from the University of Notre Dame Australia. Students with clinical experience were asked additional questions about preparedness for practice. Staff of 10 of 17 physiotherapy programmes across Australia and New Zealand responded to an online questionnaire investigating relevant content and quantity of learning experiences in mental health. Results: Student response rate was 89%. Students generally had a positive attitude about psychiatry and mental health. Women were significantly more positive than men, and students who had completed clinical experience had a significantly more positive attitude. Physiotherapy program responses (response rate=59%) highlighted disparate approaches to psychiatry and mental health learning opportunities in terms of quantity and content. Conclusion: Entry-level physiotherapy students who have clinical experience generally have a more positive attitude toward psychiatry and people with mental illness. Given the prevalence of mental health problems and the increase in physical and mental health comorbidities, it is imperative that future clinicians have positive educational experiences in psychiatry. A coherent, integrated approach to mental illness and psychiatry is suggested for entry-level physiotherapy programmes in Australia and New Zealand.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».