Knowledge, Attitudes, and Practice of In-Patient Physiotherapists in Ontario Regarding Patients Who Are Super-Morbidly Obese
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This article describes the knowledge, attitudes, and practice of in-patient physiotherapists in Ontario regarding the treatment of patients who are super-morbidly obese (SMO; i.e., those whose BMI is >50). Method: A 62-item questionnaire was developed to assess demographics, sources of knowledge, current practice, and attitudes such as confidence, willingness, and the perceived effectiveness of treatment. It was distributed electronically using FluidSurveys. All physiotherapists working in a clinical role with adults in an in-patient setting in Ontario were eligible to participate. Results: A total of 276 physiotherapists completed the survey. Most of them had learned about the treatment from non-structured sources such as clinical experience. More than half (52%) of the participants disagreed that their place of employment was well prepared to facilitate the treatment of patients who are SMO. The majority of respondents were confident in treating these patients, were willing to treat them (82%), and believed that physiotherapy would improve at least one health outcome (96%) for them; however, 46% were reluctant to treat for fear of personal injury. Participants most commonly felt limited by lack of equipment and lack of staff to assist. Conclusions: Physiotherapists have positive attitudes toward treating patients who are SMO, and increased equipment and staff to assist, as well as appropriate education, may decrease the fear of injury for physiotherapists while treating these patients and improve health outcomes for them.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».