Implementation of High-Value Care for Physical Therapy Residents Through Systems-Based Practice Curriculum Development: Case Report
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Systems-based practice is a core competency for physical therapy residents, best acquired through experiential learning. Peer health professions are further along than physical therapy in implementing curricula that support systems-based practice. Clinical and practice data in residency programs could provide for education in high-value care (HVC) as a foundation for systems-based practice. Our purpose was to develop and assess a HVC curriculum incorporating reflective practice to help residents achieve competency in systems-based practice. CASE DESCRIPTION: The Logic Model, which evaluates key components needed for success and sustainability, was used to identify resources for a curriculum in HVC. Two orthopedic physical therapy residents and 5 faculty mentors participated in didactic and mentoring sessions. A practice dashboard for each clinician was developed to facilitate resident-mentor discussions. Focus group input was used to refine the curriculum. The validated Systems Thinking Scale, the Quality Improvement Knowledge Application Tool Rubric, and the American Physical Therapy Association Residency Core Competency Score were used to assess residents' progress and to make comparisons to prior years' residents. OUTCOMES: The residents demonstrated increases in systems thinking and quality-improvement knowledge and improvements in clinical outcomes and practice efficiencies. Three themes emerged from semistructured interviews: challenges to HVC, current approach in HVC, and future-oriented thinking in HVC in practice. DISCUSSION AND CONCLUSION: This study demonstrates that HVC activities and a personalized clinical dashboard in a physical therapy residency program can facilitate experiential learning of systems-based practice, a core competency for value-centered, inclusive practice.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle