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Enregistrement W4413386161 · doi:10.1139/apnm-2025-0119

Perceptions of competencies and education of registered kinesiologists in Ontario

2025· article· en· W4413386161 sur OpenAlexaffvenueabout
Leslie E. Auger, Scott Thomas, Steven L. Fischer, Leanne Smith, John Armstrong, Raheel M. Dar, John Srbely

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal Disorders and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of WaterlooOntario Medical AssociationLakehead UniversityUniversity of TorontoUniversity of Guelph-Humber
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope of practiceKinesiologyEntry LevelScope (computer science)MedicinePerceptionMedical educationHealth careNursingFamily medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kinesiology has been a regulated health profession in Ontario, Canada, since 2013. A critical step in understanding their integration into the health delivery system is evaluating the perceptions and awareness of associated groups. This study involved a cross-sectional survey of 202 Registered Kinesiologists (RKin) and 341 other healthcare professionals (OHPs) and assessed perceptions of RKin clinical competency across 10 domains within their scope of practice, and education and clinical training in six areas. A lack of overall awareness of RKins' was observed amongst OHP, with 33% unable to judge RKin clinical competences and 24% expressing uncertainty in evaluating the adequacy of educational training. The majority of RKins (80%-93%) self-rated their proficiency as "clinically competent" across nine of ten clinical domains within their scope of practice. The sole exception was diet counselling, which exhibited the greatest variability and lowest self-reported competency (39%). OHPs and RKins perceived RKin clinical competency and education most favourably in exercise prescription, basic science and physiology, and movement analysis. Gaps in awareness of their broader scope represent potential barriers to integration. Targeted advocacy, interprofessional education, professional learning opportunities, and practical training are suggested and critical to enhancing RKins integration within the Ontario health delivery system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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