Assessing Cultural Competence Among Canadian Physiotherapists: A Qualitative Analysis of a Cross-Sectional Survey, Part 2
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study is the second part of a cross-sectional questionnaire aiming to identify Canadian physiotherapists’ needs and strategies for physiotherapy associations to improve cultural competence in physiotherapy. Method: We conducted a descriptive qualitative analysis of one open-ended question of a cross-sectional questionnaire. We used inductive thematic analysis to develop and modify codes as concepts emerged. Inductive analysis was used to develop the codebook from the qualitative finding of the research study. Results: We received a total of 806 responses, and of those individuals, 485 provided one to three suggestions as part of the open-ended question. We identified two major themes from our open-ended question: (1) education and (2) institutional change. There were four subthemes categorized under education: (1) diversity, equity, inclusion (DEI) training opportunities, (2) resources, (3) accessibility to education, and (4) representation within educational resources. Institutional change was categorized into three subthemes: (1) advocacy, (2) support, and (3) representation in leadership. Conclusions: The results of this questionnaire act as a meaningful and necessary call to action to key stakeholders in the physiotherapy profession. There is a need for educational institutions, regulatory bodies, and associations to re-evaluate policies surrounding cultural competence to improve the delivery of culturally safe health care.
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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 | 0,015 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».