Developing a core competency and capability framework for advanced practice physiotherapy: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There is an urgent need to develop an international competency and capability framework to support standardization of education and roles in advanced practice physiotherapy (APP). This need arose due to the rapid growth of the APP model of care, implemented out of necessity in the absence of agreement as to the competencies and capabilities or formal education required for the roles. This study explores the views and perceptions of practitioners and key stakeholders on a draft competency and capability framework for advanced practice physiotherapists. OBJECTIVES: The purpose of this study was to: 1) gather feedback from key stakeholders (advanced practice physiotherapists, researchers, and leaders) on a draft competency and capability framework and 2) use that feedback to revise and improve the draft framework. DESIGN: Qualitative study using a series of four multi-national online focus groups. Thematic analysis was conducted according to Braun and Clarke. RESULTS: Sixteen participants from the United Kingdom, Ireland, Canada, Australia, and New Zealand participated in the study. Five themes were generated after data analysis: clinical expert, experienced communicator, strong leader, collaborator, and knowledge creator). A modified competency and capability framework was developed based on feedback from the focus groups and input from subject matter experts (SMEs). CONCLUSION: This study provides a modified core competency and capability framework comprising 24 competencies grouped under six domains. This study is a step toward international standardization of advanced practice physiotherapy based on a commonly agreed framework for the education and training of advanced practice physiotherapists.
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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 | 0,023 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».