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Record W4309907111 · doi:10.1055/a-1684-4508

Welche Kommunikationstechniken sind bei Physiotherapeut*innen während einer Bewegungsberatung mit Personen mit axialer Spondyloarthritis identifizierbar? – Eine Querschnittstudie

2022· article· de· W4309907111 on OpenAlexaboutno aff
Ulisse Patrizio Vogt, Anne-Kathrin Rausch Osthoff, Karin Niedermann

Bibliographic record

Venuephysioscience · 2022
Typearticle
Languagede
FieldHealth Professions
TopicMedical Practices and Rehabilitation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGynecologyPolitical scienceMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Zusammenfassung Hintergrund Die Schweizerische Vereinigung Morbus Bechterew (SVMB) hat kürzlich das BeFit-Konzept in der Gruppentherapie für Personen mit axialer Spondyloarthritis (axSpA, umgangssprachlich M. Bechterew) implementiert. Ein wichtiger Bestandteil des BeFit-Konzepts ist eine gezielte Bewegungsberatung zur Förderung von selbstständigem Training. Die Kommunikationskompetenz von Physiotherapeut*innen (PT) gilt dabei als Voraussetzung für eine gelungene und wirksame Patientenedukation (PE), ist bisher aber wenig untersucht. Ziel Analyse, welche Kommunikationstechniken PT während der Bewegungsberatung mit Personen mit axSpA anwenden. Methode Es wurde eine Querschnittstudie mit PT und Personen mit axSpA der SVMB-Gruppentherapien durchgeführt. Die Bewegungsberatungen wurden mit Audio aufgenommen, die Kommunikationstechniken anhand des Manuals „The Calgary Cambridge Referenced Observation Guide One“ identifiziert. Das Manual enthält 5 Gesprächsabschnitte (1. Einleiten der Sitzung, 2. Informationssammlung, 3. Strukturierung der Konsultation, 4. Beziehungsaufbau, 5. Beenden der Sitzung) mit 38 Techniken, wovon 6 nicht analysiert werden konnten. Eingeschlossen wurden die Techniken, die mindestens einmal identifiziert wurden. Je strukturierter die Beratung war und je mehr Techniken identifiziert wurden, desto besser konnte die Kommunikation der PT während der Beratungsgespräche bewertet werden. Ergebnisse Es nahmen 12 PT und 41 Personen mit axSpA teil. Somit wurden 41 Bewegungsberatungen ausgewertet. Insgesamt wurden bei 10 von 12 (85 %) der PT in allen Beratungen die 32 eingeschlossenen Kommunikationstechniken mit einer Häufigkeit der einzelnen Techniken zwischen einmal und 41-mal identifiziert. Der Gesprächsabschnitt „Strukturierung der Konsultation“ zeigte die höchste Häufigkeit zwischen 29- und 41-mal. Schlussfolgerung Die strukturierte Kommunikation ist ein wesentlicher Bestandteil der PE. Die Ergebnisse zeigen, dass die Mehrheit der PT die Bewegungsberatungen mit Patient*innen mit axSpA strukturiert durchführten und die Kommunikationstechniken umfassend identifiziert werden konnten. Die unterschiedlich häufige Anwendung der einzelnen Techniken kann dazu genutzt werden, die Kommunikation der PT in den Bewegungsberatungen für Personen mit axSpA gezielt zu schulen und zu optimieren.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.013
metaresearch head score (Gemma)0.023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.022
Threshold uncertainty score0.073

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0130.023
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.003
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0220.003

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.

Opus teacher head0.045
GPT teacher head0.375
Teacher spread0.329 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
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