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Enregistrement W3174111953 · doi:10.1096/fasebj.2019.33.1_supplement.444.7

The Efficacy of a Cadaver‐based Online Teaching Resource on Improving Physiotherapists' Anatomical Knowledge: A Pelvic Health Perspective

2019· article· en· W3174111953 sur OpenAlexaffabout
Nicole Gastle, Naomi Robson, Katie Hauck, Sean McWatt, Lorraine Jadeski

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic floor disorders treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePelvic floorSpecialtyPhysical therapyPelvic painManual therapyCertificationMedical educationSurgeryAlternative medicineFamily medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuromuscular dysfunction of the pelvic floor and perineum can negatively impact several populations including the elderly, parous women, and athletes. Pelvic health physiotherapists assess and treat neuromuscular dysfunction of the perineal and pelvic diaphragmatic regions using targeted physical therapy techniques. Consequently, they must rely on their understanding of the complex anatomy of the pelvic floor to guide them during the assessment and treatment of their patients. In Canada, physiotherapists who choose to specialize in pelvic health enroll in continuing education courses to learn clinical concepts and techniques associated with the specialty. However, an initial pilot study revealed that the majority of physiotherapists attending these entry‐level pelvic health courses had limited prior knowledge of the anatomy relevant to the specialty. Since pelvic anatomy is foundational to the pelvic health specialty, entering the course with insufficient anatomical knowledge may limit the physiotherapists' abilities to learn and execute more advanced clinical procedures. To improve baseline pelvic anatomy knowledge, a cadaver‐based online teaching resource, the Pelvic Health Anatomy Module (PHAM), was created and evaluated in the present study. The study was conducted to assess: (1) the efficacy of the PHAM to enhance physiotherapists' anatomical knowledge before entering a pelvic health course, and (2) if having stronger anatomical knowledge prior to the onset of the course impacted their understanding of the course concepts. Physiotherapists (n = 23) were given one of two anatomy education resources to review before the beginning of an entry‐level pelvic health certification course – the experimental group received the novel PHAM resource, while the control groups reviewed a traditionally‐used online video resource. Participants who received the PHAM perceived it as “very useful”, while the control group perceived the traditional videos as “useful”. The average for the group who reviewed the PHAM was higher for the anatomy scores at the beginning, end, and one week after completion of the course than the group who reviewed the control resource. Furthermore, the average for the group who reviewed the PHAM was higher on evaluations of course concepts compared to the groups who reviewed the control resource. The initial results of this study support the development and use of comprehensive and purposeful anatomy resources for continuing education courses in healthcare, particularly physiotherapy, to enhance foundational knowledge and facilitate better application of course concepts. This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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