A Survey of Canadian Physiotherapists’ and Physiotherapy Students’ Knowledge and Use of Executive Functioning Assessments in Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study examined what physiotherapists and physiotherapy students understand and know about executive functioning (EF), what EF outcome measures they use clinically, and whether their primary area of practice influences their assessment practices. Method: An open online survey was distributed to registered members of the Canadian Physiotherapy Association, its various divisions, and colleges of physiotherapy within Canada that took approximately 15 minutes to complete and was available for 13 months. Pearson correlation was used to assess the relationship between subjective and objective understanding and knowledge of EF (UKEF) and a one-way multivariate analysis of variance was used to analyze differences in survey responses based on respondents’ primary area of practice. Results: A total of 335 respondents consented to participate (completion rate = 78.4%). There was a significant moderate positive correlation between subjective and objective UKEF ( r = 0.43; 95% CI: 0.32, 0.54; n = 260; p < 0.001). Significant differences in survey responses were related to physiotherapists’ primary areas of practice (i.e., musculoskeletal, neurological, cardiorespiratory, or multi-systems; F12,555.89 = 2.29, p = 0.008; Wilks Λ = 0.880; partial η2 = 0.042). Conclusions: Respondents reported that they had good subjective UKEF, but this was only moderately correlated with objective UKEF.
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 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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».