The educational pathway to Advanced Practice for the physiotherapist: A systematic mixed studies review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Advanced Practice Physiotherapy (APP) is a higher level of practice grounded in 4 pillars: clinical practice, leadership, education and research. A critical step toward successful integration and sustainability of APP in healthcare systems is understanding the educational pathway to APP. OBJECTIVES: 1) To describe the post-licensure educational pathways that physiotherapists engage in to advance their level of practice. 2) To evaluate demonstration of the pillars of APP by the physiotherapist after traversing a post-licensure educational pathway. METHODS: This systematic mixed studies review is reported in accordance with PRISMA and pre-registered (PROSPERO: CRD42024499563). 8 databases plus the grey literature were searched. 2 independent reviewers determined eligibility, extracted data, assessed quality (QuADS) and determined the overall confidence in the cumulative evidence (GRADE-CERQual). RESULTS: 81 studies (18 qualitative, 17 mixed methods, 46 quantitative) were included in a data based convergent qualitative synthesis. 6 distinct post-licensure educational pathways were described and evaluated: Masters level education, residency and fellowship programs, accredited area of practice education, mentorship, multiple encounter courses and single encounter courses. CONCLUSION: There is a high level of confidence (GRADE-CERQual) in the finding that Masters level education consistently resulted in all 4 pillars demonstrated by the physiotherapist. Masters level education appears to be the optimal pathway to APP.
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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 | 0,049 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».