Exploring the role of healthcare partners in referrals to a community-based exercise program with a healthcare-community partnership designed for people with balance and mobility limitations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To explore how healthcare partners in community-based exercise programs for people with balance and mobility limitations perceive and enact referral in the context of their role.Materials and methods We conducted a descriptive, qualitative study involving semi-structured interviews and reflexive thematic analysis.Results Twelve healthcare partners from the Together In Movement and Exercise (TIMETM) program completed interviews. Seven (58%) participants were clinicians and 5 (42%) held non-clinical roles. The most common professional background of participants was physical therapy (n = 9, 75%). Clinicians made direct referrals while non-clinical participants facilitated referral by promoting the program. The main theme was healthcare partners perceive their role in referrals as secondary to their role as educators and trainers. Subthemes were: (1) healthcare partners fulfill educator and trainer roles when conducting formal training of instructors, educating instructors during program visits, and fielding questions; (2) almost all healthcare partners facilitate referral by sharing program information formally and informally; and (3) healthcare partners in clinical practice make direct referrals depending on the clientele.Conclusions Healthcare partners perceive their roles as educators and trainers as taking precedence over their role in referrals. Findings can be used to guide selection and training of healthcare partners, design of clinical education programs, and research on competencies.
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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 | 0,015 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».