Implementation of an Advanced Practice Physiotherapy Clinical Placement in Paediatric Rheumatology: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To describe the implementation and reflections of an entry-level physiotherapy student clinical placement with an advanced physiotherapist practitioner (APP) in paediatric rheumatology. Method: A 7-week physiotherapy clinical placement consisting of 2 days/week supervised by an APP and 3 days/week supervised by a traditional physiotherapist was offered to a student in an entry-level Master of Science (MSc) Physiotherapy (PT) programme. Results: Student performance assessments included a learning contract and the Assessment of Clinical Performance tool. Final assessment in the traditional physiotherapy section aligned with expected MSc (PT) benchmarks. Applicable domains of the original Assessment of Clinical Performance (e.g., communication, professionalism) aligned with the advanced practice portion of the placement. Reflections included strengths of providing exposure and increased awareness of the APP role and providing a placement to practise core physiotherapy skills. Challenges included lack of standardization of APP roles contributing to difficulties in establishing delegation and expectations in the placement. Conclusions: Awareness of APP roles is limited, particularly among physiotherapy students. Developing student clinical placements in advanced practice roles may increase awareness while supporting clinical education opportunities in entry-level physiotherapy curricula. This case report offers insight into one APP clinical placement experience with recommendations for developing similar placement models.
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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 | 0,017 |
| 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 | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».