Dementia Education for Physiotherapy Students: A Questionnaire of Australian and Canadian Entry-to-Professional Practice Programmes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To determine (1) what dementia education is provided to entry-to-professional practice physiotherapy students in Canada and Australia; (2) how this education is delivered; and (3) the challenges in delivering this education. Method: A designated education provider from each university who offered entry-to-professional practice physiotherapy programmes received a web-based questionnaire. Data were analyzed using descriptive statistics and qualitative content analysis. Results: Responses from 30/36 eligible universities resulted in 35 physiotherapy programmes included for analysis. Canadian programmes had a median of 5.5 hours (range, min-max, 0.5–13.0 hours), and Australia 4.0 hours (range, min-max, 2.0–22.0 hours) of dementia education. Lectures and tutorials were the most common method of delivery. There were varying amounts of education on topics such as cognition, communication, and behavioural symptoms and strategies. Challenges included dementia being difficult to teach, student stigma about people with dementia, difficulty providing students with real-life exposure to people with dementia, engaging students in the topic, and integrating dementia education into full programmes. Conclusions: Dementia education across programmes varies, with some programmes lacking content on key topics such as cognitive, communication, and behavioural symptoms and strategies. These results may help physiotherapy accreditation organizations and universities develop dementia education standards and content.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».