Bridging the Location Gap: Physician Perspectives of Physician - Pharmacist Collaboration in Patient Care (BRIDGE Phase II)
Notice bibliographique
Résumé
Background: To optimize patient outcomes, the patient-centred medical home model emphasizes comprehensive team-based care. Pharmacists are qualified to enhance appropriate medication use and help improve patient outcomes through provision of medication therapy management (MTM) services. To optimally provide MTM, pharmacists must effectively collaborate with physicians. This study explored factors that influence pharmacist-physician collaboration.Methods and Findings: A convenience sample of five physicians participated in semi-structured interviews and the resulting data were analyzed using qualitative methods. Transcripts of the interviews were independently coded for themes by two researchers. Five themes emerged: trustworthiness, role specification, relationship initiation, effects on practice, and professional awareness/expectations.Conclusions: Overall interviewees spoke positively about pharmacists; however, when discussing collaboration, they spoke almost exclusively about pharmacists within their clinic. Since most pharmacists practice outside of clinics, bridging the location gap is imperative for collaboration. In addition, physicians lacked an overall understanding of pharmacists’ training and clinical capacity. This may inhibit pharmacists from participating to their full professional capability within integrated healthcare teams. One approach to resolve this lack of physician understanding of pharmacists’ role and value may be to co-educate health professional students. Further research is needed to explore ways to improve interprofessional collaborative care.
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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 | 0,015 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».