Advanced practice physiotherapy in paediatrics: Implementation results
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study aimed to evaluate the implementation of an advanced practice physiotherapist (APP) clinic in our paediatric institution and assess APP and orthopaedic surgeon satisfaction. Methods: In this retrospective cohort study, all patient records from the APP clinic's second year (March 2017 to March 2018) at CHU Sainte-Justine were reviewed. These were compared with the records of patients seen by orthopaedic surgeons within the gait clinic the year before implementing the clinic. The following data were collected: demographic, professional issuing referral, reason for referral, consultation delay, clinical impression, investigation, and treatment plan. We also documented every subsequent follow-up to rule out any diagnostic change and identify surgical patients. Clinician satisfaction was assessed by the Minnesota Satisfaction and PROBES Questionnaires along with a short electronic survey. Results: Four hundred and eighteen patients were assessed by APPs and 202 by orthopaedic surgeons. APPs managed patients independently in 92.6% of cases. Nearly 86% of patients were discharged following the initial visit, and 7.4% were referred to a physiotherapist. Only 1% of APP patients eventually required surgery compared with nearly 6% in the orthopaedic group. The mean waiting time for consultation was greater in the APP group (513.7 versus 264 days). However, there was a significant reduction in mean waiting time over the last 3 months surveyed (106.5 days). Conclusions: The feedback from all clinicians involved was positive, with a greater mean score on the Minnesota Satisfaction and PROBES Questionnaire for APPs. The APP gait clinic appears to be an effective triage clinic. Level of evidence: III.
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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 | 0,004 | 0,022 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».