Do Physiotherapists Have the Skill to Engage in the “Psychological” in the Bio-Psychosocial Approach?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To describe a cross-sectional exploration of attitudes of physiotherapists in general practice in Western Australia toward psychiatry and mental illness, how often they treat people with mental illness, their perceptions of how well their undergraduate education prepared them to work with these people, and their opinions about what further education would enable them to provide best-practice care. Methods: A questionnaire that included questions about participants' demographic information, personal experiences with mental illness, the Attitudes to Psychiatry (ATP-30), and open-ended questions about participants' preparedness to work with people with mental illness was distributed through 110 email contacts to physiotherapy departments in Western Australia. Results: A total of 75 completed questionnaires contributed to the findings; 11 returned questionnaires were incomplete and were not included in the data analysis. ATP-30 scores indicated moderately positive attitudes toward psychiatry and mental illness. Women indicated significantly more positive attitudes than men. Of the full sample, 41% (n=31) reported treating someone with a comorbid mental health problem every day and 76% (n=57) reported treating someone every week. Conclusion: Physiotherapists in general practice in Western Australia have generally positive perceptions of psychiatry. The majority of clinicians reported treating patients with mental illness at least once a week. Participants indicated feeling underprepared to work with this patient group, a need for the undergraduate curriculum to be revised, and an overwhelming need for postgraduate training in psychiatry and mental health.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».