A place to call our home: innovative rural physical therapy training in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To promote rural practice and increase enrollment in the entry-level Master of Science Physical Therapy program at the University of Alberta, the Department of Physical Therapy developed a rural physical therapy satellite campus located in a farming region in central Alberta. A distributed learning format was used to connect the rural cohort to the main urban campus. Real time video conferencing was used to connect the two campuses for all lectures, seminars and clinical skills classes. This evaluation aimed to describe a unique rural training program for physical therapy students and its effectiveness in promoting work in rural communities after graduation. METHODS: Physical Therapy students in the first three years (2012-2015) of commencing the rural satellite program (n = 280) were surveyed, and six focus groups were held to capture student experiences, satisfaction and engagement. Data were collected on employment locations of the 2012-2019 graduates' first physical therapy position and current employment. RESULTS: Survey results suggested comparable levels of satisfaction and engagement for all physical therapy students regardless of campus. Focus group data revealed that students quickly accepted the distributed learning technological interface, enjoyed their local campuses, and felt connected to instructors and student colleagues. Compared to the overall physical therapy workforce, a higher percentage of physical therapists graduating from the rural campus reported working in rural centers for both their first and current jobs. CONCLUSION: Regardless of campus, students were satisfied and equally engaged in the physical therapy program. Students who completed the physical therapy program in a rural setting tended to work rurally after graduation. A distributed learning model may be useful for other healthcare training programs to promote engagement in rural health.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».