Characteristics of global naturopathic education, regulation, and practice frameworks: results from an international survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This descriptive study provides the first examination of global naturopathic education, regulation and practice frameworks that have potential to constrain or assist professional formation and integration in global health systems. Despite increasing public use, a significant workforce, and World Health Organization calls for national policy development to support integration of services, existent frameworks as potential barriers to integration have not been examined. METHODS: This cross-sectional survey utilized purposive sampling of 65 naturopathic organisations (educational institutions, professional associations, and regulatory bodies) from 29 countries. Organizational representatives completed an on-line survey, conducted between Nov 2016 - Aug 2019. Frequencies and cross-tabulation statistics were analyzed using SPSSv.25. Qualitative responses were hand-coded and thematically analysed where appropriate. RESULTS: Sixty-five of 228 naturopathic organizations completed the survey (29% response rate) from 29 of 46 countries (63% country response rate). Most education programs (68%) were delivered via a national framework. Higher education qualifications (60%) predominated. Organizations influential in education were professional associations (75.4%), particularly where naturopathy was unregulated, and accreditation bodies (41.5%) and regulatory boards (33.8%) where regulated. Full access to controlled acts, and to health insurance rebates were more commonly reported where regulated. Attitude of decision-makers, opinions of other health professions and existing legislation were perceived to most impact regulation, which was globally heterogeneous. CONCLUSION: Education and regulation of the naturopathic profession has significant heterogeneity, even in the face of global calls for consistent regulation that recognizes naturopathy as a medical system. Standards are highest and consistency more apparent in countries with regulatory frameworks.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».