Leadership Education in Physical Therapy: A Roadmap to Prioritize Interventions
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Leadership training is crucial for meeting the evolving demands in health care, but remains inconsistently integrated into physical therapist education programs. This study aims to identify impactful educational interventions from health care programs that would be relevant for developing leadership competencies in entry-level physical therapy programs. REVIEW OF LITERATURE: Although leadership development is well-researched in medicine and nursing, evidence-based interventions specific to physical therapy education remain underexplored. This gap hampers innovation in teaching and research, potentially compromising the profession's capacity to sustain and expand its scope of practice. SUBJECTS: This consensus study involved 19 academic faculty members from 9 Canadian university physical therapy programs, all of which are aligned with global competency frameworks. METHODS: A literature review using Medline, CINAHL, and ERIC identified studies evaluating leadership education interventions in university health sciences programs. Interventions were categorized by Tremblay-Wragg's educational strategies and by impact levels based on Kirkpatrick's model. A Delphi method was employed to reach consensus on the relevance of implementing these interventions in physical therapy education to foster health promotion, advocacy, and scope of practice expansion. RESULTS: Thirty articles were selected, identifying 27 interventions, primarily in medicine (n = 10) and nursing (n = 10). The two-round Delphi study reached consensus on 24 interventions, with the strongest agreement to include internships in community settings (100% agreement), community service projects (95% agreement), and advocacy projects (95% agreement). The most endorsed educational strategies were project-based learning (24%), teamwork (21%), experiential learning (14%), all socio-constructivist approaches. The selected interventions predominantly (63%) demonstrated impacts on attitudes, knowledge, or skills (Kirkpatrick level 2). DISCUSSION AND CONCLUSION: This study offers an evidence-based roadmap of impactful leadership interventions that can be adapted to the practical realities of physical therapy programs. Prioritizing these interventions may enhance students' leadership competencies and support future multisite trials and longitudinal outcome research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».