通过数字教育培训提高物理治疗师识别严重病理存在的能力:混合方法可行性研究
Jessie Janssen1,2, Wolfgang Lackenbauer3, Simon Gasselich1
1Institute of Therapeutic and Midwifery Sciences, Department of Health Sciences, IMC University of Applied Sciences Krems, Krems an der Donau, Austria.
BMC medical education
|October 28, 2025
概括
一个数字培训计划,以帮助物理治疗师识别严重的病理是可行的. 参与者发现在线模块有效,但建议对未来版本进行改进.
科学领域:
- 数字健康数字健康
- 医学教育 医学教育
- 物理治疗 物理治疗
背景情况:
- 在老龄化人口中,肌肉骨疾病和严重病理的发病率不断上升.
- 物理治疗师在认知严重病理的红旗方面受过有限的培训.
- 关于数字教育工具对这种培训的有效性的证据很少.
研究的目的:
- 评估数字教育培训计划的可行性.
- 提高物理治疗师识别严重病理 (红旗) 的能力.
主要方法:
- 与奥地利物理治疗师进行的随机混合方法可行性研究.
- 数字教育培训具有异步章节和各种数字格式.
- 通过干预措施可行性 (FIM) 和混合方法调查收集的反.
主要成果:
- 高可行性指的是FIM中位数的平均分数为5.
- 参与者更喜欢6到15分钟的数字材料.
- 质量反突出了平台和内容增强的需求.
结论:
- 对物理治疗师进行数字教育培训,以检测严重的病理是可行的.
- 可适应的平台和多样化的数字材料对于有效的培训至关重要.
- 未来的研究应该侧重于灵活的学习,复杂的场景和反机制.
