Advanced Practice Physiotherapy in Canada: A Survey of Canadian Physiotherapists
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Advanced practice physiotherapy (APP) represents an important development for the physiotherapy profession worldwide but few studies have documented these models in Canada and the physiotherapists working in such models. The objective of this study was to identify and describe Canadian physiotherapists in APP roles and their models of care (MoC) and identify barriers and facilitators of APP development in Canada. Method: An electronic survey was sent to Canadian physiotherapists with the collaboration of various professional organizations. The questionnaire included 37 questions about APP roles and MoC. Results: Fifty-seven physiotherapists identified themselves as APPs and completed the survey. Most practised in private clinics (58.1%) or outpatient orthopaedic clinics (27.9%) and provided care to adults (95.3%) with orthopaedics disorders (86.0%). Most APPs were involved in first-contact and leading overall care (52.3%) or triage roles where they identify surgical candidates (68.2%). APPs mentioned their roles were established to improve care efficiency (82.1%) and were viewed positively by medical teams (76.9%) and patients (76.9%). Professional regulations (32.4%) and funding of roles and models (24.3%) were identified as barriers. Conclusions: Results of this study provide new original data regarding APP practice and MoC in Canada, acknowledging the various APP MoC and roles of respondents.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».