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Enregistrement W2809011801 · doi:10.1002/msc.1351

Advanced musculoskeletal physiotherapy practice in Ireland: A National Survey

2018· article· en· W2809011801 sur OpenAlexaff
Orna Fennelly, Catherine Blake, Oliver FitzGerald, Roisin Breen, Cliona O’Sullivan, Marie O'Mir, François Desmeules, Caitríona Cunningham

Notice bibliographique

RevueMusculoskeletal Care · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing Roles and Practices
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralAutonomyDescriptive statisticsService (business)Profiling (computer programming)NursingPhysical therapyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Since 2011, advanced practice physiotherapists (APPs) have triaged the care of patients awaiting orthopaedic and rheumatology consultant/specialist doctor appointments in Ireland. APP services have evolved across the major hospitals (n = 16) and, after 5 years, profiling and evaluation of APP services was warranted. The present study profiled the national musculoskeletal APP services, focusing on service, clinician and patient outcome factors. METHODS: An online survey of physiotherapists in the allocated APP posts (n = 25) explored: service organization; clinician profile and experience of the advanced role; and patient wait times and outcome measures. Descriptive statistics were used to analyse hospital- and clinician-specific data, and a content analysis was performed to explore APP experiences. RESULTS: A 68% (n = 17) response from 13 sites was achieved, whereby 20 whole-time APP posts existed in services led by 91 consultant doctors. Co-location of APP and consultant clinics at 11 sites facilitated joint medical-APP processes, with between-site differences in autonomy to screen referral letters, and arrange investigations, injections and surgery. Although 83% had postgraduate qualifications, APPs also availed themselves of informal role-specific training. Positive APP experiences related to learning opportunities and clinical support networks but experiences were consultant dependent, with further service developments and formal training required to manage workloads. APPs reported reduced wait times and most commonly chose to capture function/disability in future evaluations. CONCLUSIONS: Variances existed in the organizational design and operating of APP services. Although highly experienced and qualified, APPs welcomed additional formal training and support, due to the complex, more medical nature of APP roles. Further formal evaluation, capturing patient outcomes, is proposed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,436 · 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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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