Knowledge, Attitudes, Beliefs and Behaviors of Physiotherapists to Evidence-Based Practice: A Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Physiotherapists work as autonomous professionals and in team with other healthcare professionals. The present-day healthcare literature consists of arguments about the importance of outcome research and evidence-based practice. Therefore, studying the currently used and new treatment procedures along with their supporting evidences is of prime importance particularly to the new graduates. Aim: To determine physiotherapists’ self-reported knowledge, attitudes, beliefs and behaviors to evidencebased practice within a university setting. Method: A cross-sectional survey was conducted among postgraduate physiotherapy students (n=75) within the Gujarat University. Participants completed evidence-based practice questionnaire (EBP-Q) designed to determine knowledge, attitudes, beliefs and behaviors, as well as demographic information about themselves and practice settings. Most responses of questionnaire were rated on a 5-point Likert scale, between ‘strongly agree’ and ‘strongly disagree’. Some items included yes/no/do not know responses, whereas others consisted of understand completely/understand somewhat/do not understand responses. Result: Data was analyzed using SPSS version 20.0. Percentage of participants was calculated for responses of knowledge, attitudes, beliefs and behaviors domains in the questionnaire. Conclusion: Physiotherapists have a positive attitude and beliefs about EBP; however, the knowledge and behaviors among them was relatively poor.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».