Examining the relationship between entry-level physiotherapy pain curricula and pain-management competency
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain affects one in every five Canadians, impacting physical and mental health, as well as functional capabilities. In addition to the burden on the person living with pain, the management of chronic pain is costly, and thus poses a societal burden. In response to these burdens, the Canadian Pain Task Force developed an Action Plan for Pain, which included recommendations for improved pain education in prelicensure health professional programs in Canada. The idea that better pain education will improve care for patients living with pain hinges on an underlying assumption that improved or increased amounts of pain education will lead to better clinician competency. However, this assumption has yet to be directly examined empirically. This thesis aimed to test this assumption through the administration of an online survey for pain educators to gather data about curriculum, and an online pain-management competency assessment consisting of a multiple-choice and simulation-based component for students, to measure pain management competency. This data was then analyzed to create a hierarchical linear model, wherein PT students (level 1) are nested within PT programs (level 2). This study revealed significant differences across schools in student performance on the Competency Assessment. However, the hierarchical linear model analysis showed that no program-level variables, including time dedicated to pain education, accounted for variability in pain management competency. cGPA was the only significant predictor of pain management competency. The finding that time dedicated to pain education does not predict pain management competency may imply that cultivating pain management competency is less about time dedicated to content, but the quality of that time. This theory aligns with some literature about competency-based clinical education, which suggests that time dedicated to education is less important in developing competency in students than the way in which content is delivered. Future research could investigate other curricular factors that could explain variability in pain management competency across schools
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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 | 0,004 | 0,037 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».