From reflection to phronesis in ‘good’ physiotherapy practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reflection is promoted in health professional education as a way to learn in and on practice. 'Being reflective' is considered important to 'good' and 'expert' physiotherapy practice, yet there is limited research on reflective practices of experienced physiotherapists. For Aristotle, a good person reasons and acts in ways to promote human flourishing. Physiotherapists' perspectives on the place of reflection in good practice has the potential to advance professional understandings of how it may be enacted. Such knowledge may inform health professions education, regulatory guidelines, professional practices, and patient interactions. PURPOSE: The purpose of this research was to examine experienced musculoskeletal (MSK) practitioners' perceptions of reflection in the practice of a 'good' physiotherapist. METHODS: A secondary analysis of data arising from a hermeneutic phenomenological study into physiotherapists' perceptions of the qualities and practices that constitutes a 'good' physiotherapist was undertaken. The secondary analysis focused on ways of 'being reflective', which emerged as a major theme in the original study. FINDINGS: Six themes were identified related to 'being reflective' in a 'good' physiotherapist: 1) learning from experience; 2) integrating multiple perspectives; 3) navigating indeterminate zones; 4) developing embodied knowledge; 5) questioning assumptions; and 6) cultivating wisdom. CONCLUSIONS: Findings support the notion that 'good' physiotherapy involves a disposition toward making wise judgments through reflection. This practice-based knowledge can inform educational initiatives that nurture practices that foster attention to reflective processes that inform phronesis in professional life. Through reflexivity on what the profession takes for granted, physiotherapists may be better prepared when navigating the indeterminate zones of practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».