Experiences of Physiotherapy Students, Health Care Providers, and Patients with a Role-Emerging Student Clinical Placement in an Emergency Department: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To understand the experiences and perspectives of physiotherapy (PT) students, their clinical instructor, nurses, physicians, and patients with a role-emerging student clinical placement in an emergency department (ED) and to identify barriers and facilitators in implementing this placement model. Method: We conducted qualitative semi-structured interviews with 6 PT students, 1 PT clinical instructor, 15 nurses, 12 physicians, and 17 patients. Five researchers independently coded the transcribed interviews and performed thematic analysis in an interpretive description tradition with frequent peer debriefing and reflexive discussions. Results: Students and their clinical instructor reported that the placement setting provided a unique learning opportunity. Patients and ED staff noted that involving the PT students in patient care delivery improved the musculoskeletal assessments and self-management advice provided to patients. Identified barriers included students’ inability to chart in the electronic medical record, lack of bed space, and lack of clarity about students’ scope and abilities. Reported facilitators included positive perceptions of the students’ supervision and a perceived positive impact on patient care and the health care team. Conclusions: Participants reported positive experiences with the student ED placement and recommended similar placements in the future. Understanding barriers and facilitators in implementing PT student clinical placements in an ED can inform future placements.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».