Development, Implementation and Evaluation of an Acute Care Physical Therapy ‘Float’ Placement during the COVID-19 Pandemic: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Clinical education is a mandatory component of physical therapy curricula globally. COVID-19 disrupted clinical education, jeopardizing students' abilities to meet graduation requirements. The objective of this case report is to outline the development, implementation and evaluation of a multiple clinical instructor (CI), multiple unit, acute care float clinical placement for a final year, entry-level physical therapy student and offer implementation recommendations. This placement included an eight-week, multiple CI (one primary, four supporting), multiple (five) unit clinical placement which was developed between St. Joseph's Healthcare and the McMaster University Masters of Science (Physiotherapy) Program between 10 August and 2 October 2020. Student evaluations and reflections by the student and CIs were collected and analyzed using interpretive description. Analysis from the reflections revealed six themes: (1) CI and student attributes; (2) increased feasibility; (3) varied exposure; (4) central communication and resources; (5) organization; and (6) managing expectations. An acute care clinical experience is required for students in Canadian entry-to-practice physical therapy programs. Due to COVID-19, placement opportunities were limited. The float placement allowed clinicians to offer supervision despite staff re-deployment and increased organizational and work-life pressures during the pandemic. This model provides an approach to extenuating circumstances and may also increase acute care placements during non-pandemic times for physical therapy and other similarly structured healthcare professions.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».