Educators’ Perspectives on the Teaching and Learning of Type 2 Diabetes Content in Physiotherapy Programmes across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This qualitative descriptive study researched educators' perspectives of type 2 diabetes (T2D) Teaching and learning, in physiotherapy (PT) programmes across Canada. Methods: Faculty members and clinical instructors from the 15 PT programmes in Canada were contacted. Online surveys collected data on the educators' professional background and perspectives on T2D in the PT curriculum. One-on-one telephone interviews were conducted and thematic analysis was used to generate themes and codes from the interview transcripts. Results: Ten educators from 10 universities completed the survey. Seven of the 10 educators also participated in a telephone interview. Survey responses revealed that T2D content is taught predominantly through case studies and lectures. Of the 10 respondents, six reported that the curriculum does not devote adequate time to T2D content, and nine reported they "strongly agree" or "agree" that T2D is an essential component of the PT curriculum. The interviews revealed that T2D content varies across PT programmes. The educators agreed that T2D is a common condition seen in practice, there is a role for PT intervention, and T2D content is limited by classroom time. Conclusions: Educators noted challenges integrating more T2D content in the curriculum and said that PT clinical contributions for people living with T2D are underutilized. Additional evidence-informed rationale is needed to explore optimal integration of T2D content in PT programmes.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».