565-P: From Knowledge to Practice—Evaluating Diabetes Training for U.S. Physical Therapy Residents
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and Objective: Exercise is key in diabetes management, yet patients’ knowledge and absence of exercise specialists may be limiting factors. Physical therapists (PTs), as exercise specialists, should be part of diabetes care. Yet PTs knowledge of diabetes in the US and abroad is limited. The aim of this study was to 1) compare baseline knowledge of US PTs in a residency program to PTs in Canada (CA) and Saudi Arabia (SA), and 2) assess the effect of an education module for US PTs. Methods: Eight participants enrolled in PT residency programs, at two universities, completed pre- and post-training surveys. The surveys have been used to describe PTs knowledge of diabetes in CA and SA. The module was a 2-hour lecture about foundational diabetes and pathophysiology knowledge, the role of PTs, and clinical decision making. Correct responses to knowledge questions were compared across studies, and over time for US PTs. Results: US trained PTs baseline diabetes knowledge varied but was comparable to CA and SA. (Table) Current clinical practice standards were poorer for US PTs compared to CA and SA. (Table) However, after the module, all US diabetes scores improved and were higher than CA and SA scores Conclusion: US PTs diabetes knowledge is comparable to those in CA and SA. However, PTs current clinical practice approach was worse. US PTs knowledge improved after an education module about diabetes. Follow-up is needed to determine if the education module impacted clinical practice. Disclosure K. Cummer: None. M.D. Ferguson: None. D. Quach: None. M. Hastings: None.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».