Movement Rx: Improving Physical Activity Education In Physiatry Residency Education
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to assess the impact of an educational intervention on physical activity (PA) assessment and prescription knowledge and skills among physiatry resident physicians at the University of Calgary. METHODS: An 8-hour curriculum, including 2-hours of general PA knowledge and behavioural change techniques, 2-hours of PA for special populations, 2-hours of practice cases, and 2-hour practice simulation cases and debriefing was implemented in the Calgary Physiatry residency program educational half-day curriculum. All full-time physiatry residents in all 5-years of training were eligible to participate, with the exception of the authors who created the curriculum. A physical activity written exam was used to test resident knowledge before and after the curriculum. Descriptive analysis and two tailed paired t-tests were used to compare pre and post test scores, with a pre-determined statistical significance of p < 0.05. RESULTS: Seven of 8 eligible residents completed the baseline physical activity written examination with an average score of 47% (SD 10%, CI 38-56%). Resident knowledge significantly improved (p = 0.00086) after the curriculum, with an average score of 78% (SD 16%, CI 63-93%). Prior to the curriculum 12.5% of residents reported that their residency education had prepared them to prescribe physical activity in their future practice. After the curriculum this improved to 75% of residents agreeing that their residency education had prepared them. All residents agreed that the curriculum had improved their knowledge of physical activity assessment and changed their practice. A total of 87.5% of residents felt the use of simulation and debriefing with feedback from standardized patients was more beneficial for learning than an OSCE format. CONCLUSIONS: Our results indicate that the 8-hour curriculum was successful at improving resident knowledge of physical activity assessment and prescription. Future work should investigate how the curriculum may objectively change clinician behaviour in clinical practice.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».