Teaching Transfer Skills to Older Adults: Identification of Strategies Used by Occupational Therapists
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Community occupational therapists frequently teach transfer skills to older adults. The teaching strategies used should be documented because they can affect the outcomes of interventions. Objective: The objective of the study was to identify the strategies used by community occupational therapists when teaching transfer skills to older adults. Method: Eleven community occupational therapists were recruited from six health and social services centres in Québec, Canada. Data were collected through observations of transfer interventions (n = 31), followed by in-depth interviews (n = 12). Data were analysed using descriptive statistics and grounded theory methods. Findings: Strategies consisted of nine methods, eight tools and nine intensity adjustments. The methods were explaining, demonstrating, having the client try, giving feedback on performance, involving the client, seeking and obtaining client's feedback, questioning, and involving a teaching assistant. Tools varied according to the teaching method. These tools were gestures, equipment, visual aids, written, verbal and somatosensory instructions, assistant as client and occupational therapist as client. Finally, intensity adjustments were related to the scope, directedness, duration, frequency and pace of teaching. Conclusion: A range of teaching strategies used by community occupational therapists were identified. Three methods, five tools and nine intensity adjustments were identified for the first time.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».