Simulation Experiences in Canadian Physiotherapy Programmes: A Description of Current Practices
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».