Integrating people living with pain into pre-licensure pain education: a novel learning activity for health professional students
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To explore the experiences of physiotherapy students and people living with pain regarding their participation in a novel partnered learning activity. MATERIALS AND METHODS: A concurrent mixed method design integrating quantitative and open-ended survey questions with focus group discussions was used. The activity included a one-on-one interaction between physiotherapy students and people living with chronic pain to explore the multidimensional impact of pain. Quantitative data were analyzed using descriptive statistics. Qualitative data were analyzed using a qualitative description approach. RESULTS: Twenty-five students and 42 people living with pain consented to participate. For students, three overarching themes were identified: (1) the activity was perceived as a transformative learning experience; (2) first-hand interactions, the learning tools, and the environment contributed to learning; and (3) some challenges fostered learning, while others impeded it. For people living with pain, three themes emerged: (1) translating lived experience into an empowering contribution; (2) the complex role of compensation; and (3) engagement driven by purpose and trust. CONCLUSION: The partnered learning activity served as a transformative learning experience for students and empowered people living with pain through meaningful contributions of their lived experience. Future research should explore the impact of partnered activities on student learning outcomes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».