Letter to the editor
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, primary care reform has focused on the need for team-based models of service delivery. There is need to ensure that clinicians as well as students in health professional programs are prepared for team-based primary care practice.Our project aimed to develop online modules to enhance the capacity of occupational therapy learners and practitioners to practice in primary care teams across the country.The first module used a consensus methodology with representatives from physiotherapy, social work, speech and language, audiology and dietitians to identify foundational knowledge on primary care. A pan-Canadian team, supported by the Canadian Association of Occupational Therapists (CAOT) and a community advisory group, developed the second module, focused on occupational therapy roles in primary care. An evaluation framework was developed, and modules were piloted in two Canadian occupational therapy programs.Through a collaborative, interprofessional process we created two evidence-based online modules. The first, an introduction to primary care, addresses the values and principles of collaborative primary care and models of team-based primary care. The second focuses on how to integrate and work in primary care teams using the occupational therapist’s unique lens including assessments, interventions and a focus on equity and access. Pilot study results support the value of both modules.Evidence-based on-line modules will be available to occupational therapists and entry-level university programs.Occupational therapists globally may benefit from the modules, as more occupational therapy positions are approved in primary care settings.
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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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,011 |
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 ».