A Continuous Professional Development Strategy for Expanded Competencies Needed by Radiographers Working in Rural Areas
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The emphasis on Primary Health Care (PHC) with a focus on preventative care offers a challenge for rural radiographers to advance solutions that are change focused. Published evidence suggest that allied health professionals such as radiographers employed in rural areas of South Africa were confronted with an assortment of challenges and responsibilities that demand a wide range of skills and competencies. Additional skills could be essential and Continuous Professional Development (CPD) strategy could be used as a vehicle to equip rural radiographers. OBJECTIVE: To propose a CPD strategy that may support rural radiographers’ expanded and extended competency development needs. METHODS: This research used exploratory sequential study design involving Phase I (qualitative) and Phase II (quantitative) with seven participants and 101 respondents respectively. The CPD strategy development was based on the results from data analysis of both strands. Since strategy development is based on a process of trustworthiness, six evaluators from the clinical and academia were consulted. The evaluators were purposely selected. RESULTS: A final CPD strategy for rural radiographers was proposed. Results from a mixed method study were used in the process of developing the CPD strategy. DISCUSSION: Radiographers working in rural areas of KwaZulu Natal (KZN) a province in South Africa are faced with emerging competency need that require both extended and expanded competencies which may be beyond those required for professional registration. This unmet competency needs can be supported by a CPD strategy that is aligned to these competency needs.
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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 | 0,021 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».