AVALIAÇÃO E COMPARAÇÃO DAS COMPETÊNCIAS EM SAÚDE GLOBAL ENTRE OS ESTUDANTES DE FISIOTERAPIA E TERAPIA OCUPACIONAL
Bibliographic record
Abstract
O objetivo deste estudo foi avaliar e comparar as competencias em saude global em estudantes de reabilitacao. Trata-se de um estudo transversal com um survey on-line para os estudantes de fisioterapia e terapia ocupacional de cinco universidades em Ontario – Canada. Foi utilizada a estatistica descritiva para analisar o conhecimento percebido dos alunos, habilidades e necessidades de aprendizagem na area da saude global. Utilizou-se o teste de qui-quadrado, com um conjunto de significância de p<0,05 para comparacao de resultados entre as profissoes. 166 alunos responderam a pesquisa. Em geral, tanto os estudantes de fisioterapia e terapia ocupacional tiveram escores mais elevados nos itens referentes a “relacao entre trabalho e saude”, “relacao entre renda e saude” e “posicao socioeconomica (PSE) e impacto na saude” como obtiveram escores menores nos itens sobre “acesso aos cuidados de saude em paises de baixa renda”, “mecanismos pelos quais as disparidades raciais e etnicas existentes” e “estereotipos raciais e decisao clinica”. Estudantes de terapia ocupacional consideraram como importantes a aprendizagem sobre determinantes sociais da saude (p=0,03). Este artigo destaca varias oportunidades de melhoria na educacao em saude global para estudantes de fisioterapia e terapia ocupacional. Os educadores e os profissionais devem considerar o desenvolvimento de estrategias para lidar com essas necessidades e proporcionar mais oportunidades em saude global nos programas de graduacao em fisioterapia e terapia ocupacional.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".