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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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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