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Enregistrement W2781678583 · doi:10.3138/ptc.2017-11.e

Simulation Experiences in Canadian Physiotherapy Programmes: A Description of Current Practices

2018· article· en· W2781678583 sur OpenAlexafffundvenueabout
Meaghan Melling, Mujeeb Duranai, Blair Pellow, Bryant Lam, Yoojin Kim, Lindsay Beavers, Erin Miller, Sharon Switzer‐McIntyre

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationCurrent (fluid)MedicineComputer scienceNursingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Although health care professional education programmes around the world are increasingly using sophisticated simulation technology, the scope of simulation use in Canadian physiotherapy programmes is currently undefined. The current study explores the definitions of simulation, its current use, and the perceived benefits and barriers in Canadian entry-to-practice physiotherapy programmes. Method: Using a qualitative, descriptive study approach, we contacted Canadian physiotherapy programmes to identify faculty members with simulation experience. Using a semi-structured interview format, we asked participants to discuss their perspectives of simulation in their physiotherapy programmes. Interviews were audio recorded, transcribed, and analyzed for themes. Results: Of 13 eligible Canadian physiotherapy programmes, participants from 8 were interviewed. The interviews revealed three major themes: (1) variability in the definition of fidelity in simulation, (2) variability in simulation use, and (3) the benefits of and barriers to the use of simulation. Conclusions: Variability in the definition of fidelity in simulation among Canadian physiotherapy programmes is consistent with the current literature, highlighting a spectrum of complexity from low fidelity to high fidelity. Physiotherapy programmes are using a variety of simulations, with the aim of creating a bridge from theoretical knowledge to clinical practice. This study describes the starting point for characterizing simulation implementation in Canadian physiotherapy programmes and reflects the diversity that exists across the country.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,371 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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