Advanced musculoskeletal physiotherapy practice: Informing education curricula
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Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Physiotherapists are operating at an advanced level of practice, usually on ad hoc basis with inhouse training, in response to the increasing burden of musculoskeletal (MSK) disorders. Discrepancies in role-specific education of advanced practice physiotherapists (APPs) creates challenges in ensuring a quality service, workforce mobility and formal recognition. This study reviewed existing MSK APP competency frameworks and education offerings, and explored physiotherapist learning needs with a view to informing international standardisation of MSK APP education curricula. METHODS: A scoping review of the literature and relevant university and regulatory websites identified APP competency frameworks and education curricula, which were verified by international experts. Content analysis, performed on the identified competencies and modules, produced a list of themes existing in MSK advanced practice internationally. A survey based on those themes identified the learning priorities of physiotherapists (n = 25) participating in an APP symposium in Ireland. RESULTS: Six APP competency frameworks and eleven curricula from the UK, Canada and Australia were identified. Themes emerging, regarding MSK APP practice internationally, included both entry-level physiotherapy (e.g., Assessment and Diagnosis) and traditionally medically-controlled tasks (e.g., Injection Therapy), as well as Research, Leadership, Service Development, Professional-related Matters and Education. Participating physiotherapists more commonly prioritised competencies which would be deemed beyond entry level physiotherapy skills (i.e., Radiology versus Manual Therapy). CONCLUSION: Despite variances in profiles of APPs both between and within countries, common themes emerged regarding their expected competencies and skills. This study provides the foundation for the adoption of internationally-recognised MSK APP competencies and education standards.
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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 | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle