Implementation of High-Value Care for Physical Therapy Residents Through Systems-Based Practice Curriculum Development: Case Report
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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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».