Training Needs of Community-based Rehabilitation Workers for the Effective Implementation of CBR Programmes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This review investigates the training needs of Community-Based Rehabilitation (CBR) workers that would enable them to effectively facilitate CBR programmes. Emphasis was placed on identifying: (a) the skills that CBR workers require (b) the training currently available for them, and (c) the gaps in current training.Method: A scoping review was conducted using on-line database searches (Medline, Embase, Cinahl, PsycInfo, Global Health) for English articles from 2006 onwards. A combination of keywords related to CBR, personnel, and training were applied. Hand searches of reference lists and the DCID journal were also conducted. Grey literature related to training, from the World Health Organisation (WHO), CBR Regional Networks and organisations affiliated with CBR were included as secondary data. Thirty-three articles and thirty-five sources from the grey literature were included. Data was organised under the three objectives outlined above – i.e., required skills, available training and training gaps.Results: CBR workers represent a diverse group requiring a broad range of skills. A new cadre of mid-level workers is also necessary to effectively implement the CBR guidelines. There is currently no standardised training for CBR workers and training varies widely, depending on context. CBR workers require further training in various clinical, social, management, communication, and cultural competence skills across the spectrum of the CBR Matrix, and specifically in empowering persons with disabilities and facilitating community development. They also need to develop critical reasoning, creativity, and compassion.Conclusion: A standardised approach to training CBR workers would be beneficial to ensure basic standards and quality services, to allow meaningful comparison and evaluation across contexts, to recognise the role of mid-level CBR workers, and to strengthen the workforce. Further research is required to determine minimal competencies, define the roles of various CBR workers, and evaluate the effectiveness of training.
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 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 | 0,014 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».