A Pan-Canadian Perspective on Education and Training Priorities for Physiotherapists. Part 1: Foundations for Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Canadian physiotherapists who participated in the Physio Moves Canada (PMC) project of 2017 identified the current state of training programmes as a threat facing professional growth of the discipline in Canada. One purpose of this project was to identify key priority areas for physiotherapist training programmes as identified by academics and clinicians across Canada. Method: The PMC project included a series of interviews and focus groups conducted across clinical sites in every Canadian province and in the Yukon Territory. Data were interpreted using descriptive thematic analysis; identified sub-themes were returned to participants for reflection. Results: Overall, 116 physiotherapists and 1 physiotherapy assistant participated in 10 focus groups and 26 semi-structured interviews. Participants identified critical appraisal of continuing professional development options, knowledge translation, cultural fluency, professionalism, pharmaceutical knowledge, and clinical reasoning as priorities. For clinical practice specifically, participants identified practical knowledge, scope of practice, exercise prescription, health promotion, care of complex patients, and digital technologies as the priorities. Conclusion: Training priorities identified by participants may be useful to physiotherapy educators in preparing graduates to be adaptable and flexible primary health care providers for the future needs of a diverse population.
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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 | 0,019 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,020 |
| Communication savante | 0,018 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».