Exploring physiotherapy students’ competencies in clinical setting around the world: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Clinical education is a fundamental component of physiotherapy entry-level education programs, with practice education being a core element. The aim of this scoping review is to identify and define the competencies of physiotherapy students in clinical settings. This review followed the five steps of the Arksey and O'Malley framework, employing a search strategy that utilized Mesh terms. Searches were performed in PubMed, CINAHL, Scopus, ERIC, WOS, and PsycINFO, with additional exploration of the grey literature. The inclusion criteria were defined using Peter's concept: (population) physiotherapy students; (concept) competencies aligned with the WCPT educational framework; (context) clinical environment. A total of 1798 sources were identified, and 86 studies were finally selected. Studies originated from 14 countries, with the United States, Australia, and Canada being the most represented. Of the selected studies, 62 used specific tools to identify competencies. The "Clinical Performance Instrument" and the "Assessment of Physiotherapy Practice" were the most frequently used instruments and covered all of the World Physiotherapy competencies' domains. "Clinical Competence" emerged as the most widely recognized and utilized term across countries. Among the WCPT domains, "Physiotherapy Assessment and Intervention", "Ethical and Professional Practice", and "Communication" were the most represented, whereas "Evidence-Based Practice" and "Quality Improvement" were the least mentioned.
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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 | 0,018 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».