Future Rehabilitation Professionals' Intentions to Use Self-Management Support: Helping Students to Help Patients
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We evaluated whether education in self-management support (SMS) increases future clinicians' intentions to use a new way of delivering rehabilitation services. Methods: A convenience sample of 10 students took a 5-week theoretical course, followed by 6 weeks spent assessing patients, establishing treatment plans, and monitoring their performance by telephone. Focus groups were held before and after the educational modules, with deductive mapping of themes to the Theory of Planned Behaviour and inductive analysis of additional themes. Results: Five themes and 22 subcategories emerged from the deductive–inductive focus group content analysis. After participating in the educational modules, students reported gaining knowledge about SMS and highlighted the lack of similar preparation during their academic courses. Nonetheless, they were hesitant to adopt SMS. Conclusion: Future clinicians gained knowledge and skills after being exposed to SMS courses, but their intention to adopt SMS in their future daily practice remained low. We also noted a lack of formal training in SMS in the academic setting. The findings from this study support incorporating SMS training into the curriculum, but to increase students' intention to use SMS as part of patient care, training may need to be in more depth than it was in the modules we used.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».