Scoping Review of Curricula and Pedagogical Approaches for Physiotherapist Performed Point of Care Ultrasonography
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study collates and maps physiotherapy pre- and post-licensure curricula and pedagogical approaches for point of care ultrasonography (POCUS). Method: We used a standardized scoping review methodology and reporting framework. A total of 18,217 titles and abstracts, and 1,372 full text citations were screened, with 209 studies classified as physiotherapist performed POCUS. Results: Of the 209 studies, 15 evaluated pre- and post-licensure curricula and pedagogical approaches. Seventy-two to 98% of pre-licensure programs reported including theoretical knowledge of POCUS and 44-45% reported practical teaching or competency assessment. In post-licensure studies of POCUS, 0-61% of physiotherapists reported training for POCUS. All studies of post-licensure pedagogical approaches included an assessment of theoretical knowledge of POCUS, but only one study included a practical assessment of competency. There was considerable variability in POCUS methods and duration of pedagogical approaches. Except for one study, all pedagogical approaches reported improvement in theoretical knowledge. Conclusion: Progress in physiotherapy-specific, standardized, competency-based curricula and pedagogical approaches in POCUS has been limited, with minimal research available, and considerable variability both pre- and post-licensure. These findings could be used to advocate for the inclusion of POCUS in pre- and post-licensure physiotherapy curriculum, and suggest a need for clear guidelines from regulatory colleges and licensing bodies, and a common terminology for physiotherapist performed POCUS. Future directions for research include a systematic review of the psychometric properties of physiotherapist performed POCUS within and across anatomical areas, an assessment of value of different forms of training, and an evaluation of the impact of physiotherapist performed POCUS on patient outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».