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Enregistrement W4283157143 · doi:10.3138/ptc-2021-0003

Navigating the Grey Zone of Physiotherapy Assistant Autonomy in Home Care: Perspectives of Physiotherapists and Physiotherapy Assistants

2022· article· en· W4283157143 sur OpenAlexaffvenueabout
Meghan K. Jensen, Christiane Junod, Nilofar Fatemi, Kieran Liew, Endri Ulaj, Courtney C. Bean, Stephanie Nixon, Sandra McKay

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensCentre for Disability Prevention and RehabilitationPublic Health OntarioToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutonomyCompetence (human resources)NursingCLARITYPerson-centered careMedicinePsychologyMedical educationHealth carePolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To explore perspectives and experiences regarding the autonomy of physiotherapist assistants (PTAs) among physiotherapists and PTAs providing home care services in Ontario since the introduction of PTAs into home care rehabilitation teams. Method: For this qualitative study, we conducted semi-structured interviews with 10 physiotherapists and 5 PTAs working in home care. We analyzed interview transcripts using the DEPICT model. Results: Participants described navigating a grey zone characterized by a lack of clarity about acceptable levels of PTA autonomy. Four interrelating factors shaped the extent to which PTAs practised with autonomy: system influences (number of physiotherapy visits, professional guidelines), patient complexity (status, comorbidities), perceived PTA competence (skills, training), and the physiotherapist–PTA relationship (trust, communication). Conclusions: New practice models in home care have impacted the role of both physiotherapists and PTAs. Home care agencies should facilitate emerging professional relationships and address autonomy-related challenges, such as trust and competence, to promote high-quality client-centred care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,012
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,398 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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