Implementing a Virtual Care Clinical Placement for a Physiotherapy Student in a Hospital-Based Chronic Pain Programme
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The aim of this case report was to determine the experiences and outcomes of implementing a part-time virtual care clinical placement for a physiotherapy student in a hospital-based chronic pain programme. Client Description: Three participants were involved in this clinical placement: an entry-level physiotherapy student, a physiotherapy clinical instructor, and an academic coordinator of clinical education from a Master of Science in Physical Therapy (MScPT) programme. Intervention: We implemented a part-time 40-hour virtual care clinical placement (10 h/wk for 4 wk) in a publicly funded chronic pain programme at Kingston Health Sciences Centre for an MScPT student from Queen’s University in Kingston, Ontario. Measures and Outcome: The student’s performance was evaluated by the clinical instructor using learning goals and the Canadian Physiotherapy Assessment of Clinical Performance. The participants also provided reflections on their experiences in their respective roles. The student achieved the learning goals and demonstrated competency at the level required for a senior-level placement. Overall reflections on the virtual care clinical placement were positive, with a few key challenges. Implications: Novel clinical placement opportunities can help prepare physiotherapy students for emerging practice experiences. This case report provides insight into one such experience.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».