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Enregistrement W2598410423 · doi:10.1186/s12909-017-0895-2

Students’ attitudes and perceptions of teaching and assessment of evidence-based practice in an occupational therapy professional Master’s curriculum: a mixed methods study

2017· article· en· W2598410423 sur OpenAlexafffund
Aliki Thomas, Lu Han, Brittony P. Osler, Emily A. Turnbull, Erin Douglas

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensMcGill UniversityWilliam Osler Health SystemCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Mots-clésCurriculumOccupational therapyMedical educationEvidence-based practiceMedicinePerceptionFocus groupPsychologyPedagogyAlternative medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Most health professions, including occupational therapy, have made the application of evidence-based practice a desired competency and professional responsibility. Despite the increasing emphasis on evidence-based practice for improving patient outcomes, there are numerous research-practice gaps in the health professions. In addition to efforts aimed at promoting evidence-based practice with clinicians, there is a strong impetus for university programs to design curricula that will support the development of the knowledge, attitudes, skills and behaviours associated with evidence-based practice. Though occupational therapy curricula in North America are becoming increasingly focused on evidence-based practice, research on students' attitudes towards evidence-based practice, their perceptions regarding the integration and impact of this content within the curricula, and the impact of the curriculum on their readiness for evidence-based practice is scarce. The present study examined occupational therapy students' perceptions towards the teaching and assessment of evidence-based practice within a professional master's curriculum and their self-efficacy for evidence-based practice. METHODS: The study used a mixed methods explanatory sequential design. The quantitative phase included a cross-sectional questionnaire exploring attitudes towards evidence-based practice, perceptions of the teaching and assessment of evidence-based practice and evidence-based practice self-efficacy for four cohorts of students enrolled in the program and a cohort of new graduates. The questionnaire was followed by a focus group of senior students aimed at further exploring the quantitative findings. RESULTS: All student cohorts held favourable attitudes towards evidence-based practice; there was no difference across cohorts. There were significant differences with regards to perceptions of the teaching and assessment of evidence-based practice within the curriculum; junior cohorts and students with previous education had less favourable perceptions. Students' self-efficacy for evidence-based practice was significantly higher across cohorts. Four main themes emerged from the focus group data: (a) Having mixed feelings about the value of evidence-based practice (b) Barriers to the application of evidence-based practice; (c) Opposing worlds and (d) Vital and imperfect role of the curriculum. CONCLUSION: This study provides important data to support the design and revision of evidence-based practice curricula within professional rehabilitation programs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,389
Tête enseignante GPT0,701
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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