Predictors of Clinical Reasoning Using the Reasoning 4 Change Instrument With Physical Therapist Students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although physical therapist students must be well prepared to integrate biopsychosocial and behavioral perspectives into their clinical reasoning, there is a lack of knowledge regarding factors that influence such competence. OBJECTIVE: This study explored the associations among the independent variables-knowledge, cognition, metacognition, psychological factors, contextual factors, and curriculum orientation vis-à-vis behavioral medicine competencies-and the dependent variables-outcomes of input from client (IC), functional behavioral analysis (FBA), and strategies for behavior change (SBC) as levels in physical therapist students' clinical reasoning processes. DESIGN: This study used an exploratory cross-sectional design. METHODS: The Reasoning 4 Change instrument was completed by 151 final-semester physical therapist students. Hierarchical multiple regression analyses for IC, FBA, and SBC were conducted. In the first step, curriculum orientation was inserted into the model; in the second step, self-rated knowledge, cognition, and metacognition; and in the third step, psychological factors. RESULTS: All independent variables except contextual factors explained 37% of the variance in the outcome of IC. Curriculum orientation explained 3%, cognitive and metacognitive factors an additional 22%, and attitudes another 15%. Variance in the outcomes of FBA and SBC were explained by curriculum orientation only (FBA change in R2 = 0.04; SBC change in R2 = 0.05). Higher scores of the dependent variables were associated with a curriculum having behavioral medicine competencies. LIMITATIONS: The limitations of this study are that it was cross-sectional. CONCLUSIONS: Cognitive and metacognitive capabilities and skills and positive attitudes are important predictors of physical therapist students' clinical reasoning focused on behavior change at the IC level. Curricula with behavioral medicine competencies are associated with positive outcomes at all clinical reasoning levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».