Expert opinion regarding the preparation of entry-level physiotherapists for primary healthcare practice, examined using Biggs 3P’s model of teaching learning
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The scope of contemporary physiotherapy practice is a critical factor in determining the appropriate educational preparation for physiotherapists now and into the future. The world-wide shift from secondary to primary healthcare has, and is, continuing to result in new and different ways of working. It is crucial that curricular changes reflect these developments. In this study a qualitative approach using Biggs 3P's - Pressage, Process and Product model to discuss curriculum design. OBJECTIVE: The aim of the study was to explore the perspectives of both national and international physiotherapy educators/practitioners in primary healthcare, on the key elements required in physiotherapy education programmes to prepare future primary healthcare practitioners. METHODS: Snowball sampling was used to identify experts in education and/or primary healthcare practice. Semi-structured interviews were conducted using an interview guide based on the Biggs 3P's model. PARTICIPANTS: Twelve participants were recruited from Ireland (n = 2), the UK (n = 4), Canada (n = 3), New Zealand (n = 2) and Australia (n = 1) using snowball sampling. RESULTS: Interviews were analysed using thematic analysis. Themes identified included; understanding the philosophy of physiotherapy practice, cultural competence, inter-disciplinary team working and communication skills. Contextual factors and teaching and learning strategies were discussed. CONCLUSIONS: There is an urgent need for physiotherapy education programmes to adopt the concept of primary healthcare as the basis for the physiotherapy curriculum and illuminate key components for consideration.
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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 | 0,015 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».