Evidence-based-practice profile among physiotherapists: a cross-sectional survey in France
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To establish an inventory of the Evidence-Based Practice (EBP) among physiotherapists (PT) in France assessing EBP knowledge, perception, and utilisation in practice.Method A cross-sectional survey was performed using a French translation of the EBP2 questionnaire including the 5 EBP domains (Relevance, Terminology, Confidence, Practice and Sympathy). Participants completed the online survey from February 26th to August 31st, 2021. Scores were summarised by EBP domain for each participant. Pairwise Pearson’s correlations between domains scores and a hierarchical clustering on principal component analysis were conducted.Results In total, 542 participants were included in the analysis. Majority of participants were male with median age of 30 years (IQR: 26–36 years). Regarding EBP domain scores, PT perceived relevance of EBP but had difficulty to apply it in practice. Furthermore, positive correlations exist between the 5 domains. Participants were divided into three clusters. Those reporting poor scientific analysis skills and high barriers were older, less graduated, less trained in EBP and graduated earlier.Conclusion French PT perceived research to be important in their current practice and had a favourable opinion of EBP. However, they reported a lack of confidence, difficulty to understand terminology and to use it in practice. These findings and their profiles may help to improve PT’s EBP education in France.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».