MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4321783799 · doi:10.1080/02703181.2023.2180566

Perceived knowledge needs of occupational therapists for evaluating seniors with cognitive impairments

2023· article· en· W4321783799 sur OpenAlexaff
Patricia Briskie-Semeniuk, Nathalie Bier, Mélanie Couture, Brigitte Vachon, Patrícia Belchior

Notice bibliographique

RevuePhysical & Occupational Therapy In Geriatrics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecMcGill UniversityInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational therapyKnowledge translationThematic analysisPsychologyCognitionFocus groupMedical educationSalaryPopulationQualitative researchApplied psychologyGerontologyClinical psychologyMedicineKnowledge managementPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims This study describes the knowledge and tool needs identified by occupational therapists to improve their evaluation of older adults facing cognitive impairments and identify their preferred strategies for knowledge translation.Methods A descriptive qualitative study design was used. Four focus groups were conducted with 16 occupational therapists working with cognitively impaired older adults in institutional and community care settings. An inductive approach was used to analyze the thematic content of the interviews.Results Occupational therapists identified a need for up-to-date knowledge of cognitive systems and disorders and knowledge related to legal capacity and protection regimes. A need for short standardized performance-based tests was also identified. Preferred knowledge translation strategies included a combination of formal learning activities and peer interactions.Conclusion Occupational therapists require an up-to-date knowledge base and specialized tools to assess this population. Strategies to translate existing standardized performance-based instruments into practice may contribute to meeting these needs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,238
Tête enseignante GPT0,557
Écart entre enseignants0,319 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical & Occupational Therapy In GeriatricsMême sujetOccupational Therapy Practice and ResearchTravaux en français237 207