Development of a national pain management competency profile to guide entry-level physiotherapy education in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: National strategies from North America call for substantive improvements in entry-level pain management education to help reduce the burden of chronic pain. Past work has generated a valuable set of interprofessional pain management competencies to guide the education of future health professionals. However, there has been very limited work that has explored the development of such competencies for individual professions in different regions. Developing profession-specific competencies tailored to the local context is a necessary first step to integrate them within local regulatory systems. Our group is working toward this goal within the context of entry-level physiotherapy (PT) programs across Canada. AIMS: This study aimed to create a consensus-based competency profile for pain management, specific to the Canadian PT context. METHODS: A modified Delphi design was used to achieve consensus across Canadian university-based and clinical pain educators. RESULTS: Representatives from 14 entry-level PT programs (93% of Canadian programs) and six clinical educators were recruited. After two rounds, a total of 15 competencies reached the predetermined endorsement threshold (75%). Most participants (85%) reported being "very satisfied" with the process. CONCLUSIONS: This process achieved consensus on a novel pain management competency profile specific to the Canadian PT context. The resulting profile delineates the necessary abilities required by physiotherapists to manage pain upon entry to practice. Participants were very satisfied with the process. This study also contributes to the emerging literature on integrated research in pain management by profiling research methodology that can be used to inform related work in other health professions and regions.
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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 | 0,014 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».