Predictors of Pharmacy Students’ Intentions to Monitor Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This research explores predictors of pharmacy students' adoption of one specific behavior, monitoring diabetes ABCs (A1c, blood pressure, and cholesterol) in the community pharmacy. Specifically, this research assessed which student situation and attitudinal factors are predictors of students' intentions and behavior in asking patients about the diabetes targets and goals as per a conceptual model. METHODS: Data was drawn from a randomized controlled trial to assess the impact of the diabetes check in pharmacy students during their community pharmacy clerkships. A survey measured students' self-efficacy, outcome expectancies, role beliefs, mattering as well as students' experiences with the Diabetes Check and intentions to routinely monitor diabetes. Stepwise hierarchical multiple linear regression reflected the conceptual model and was used to assess the research questions. RESULTS: Survey response rate was 94% and analysis was performed on a sample of 118 students. In summary, pharmacy students' intentions and monitoring behaviors were predicted by the students' situation and attitudes. Specifically, students' intentions to ask patients about the diabetes ABCs were predicted by pharmacy site counseling, monitoring role beliefs, self-efficacy, and positive outcome expectancies. Mattering predicted intentions, but differently in each study group. Behavior in asking about patients with diabetes about blood pressure and cholesterol was predicted by pharmacy site counseling, self efficacy, and monitoring role beliefs. Students' behavior in asking about A1c was pharmacy site counseling, self efficacy, and monitoring role beliefs in additional to completing the Diabetes Check assignment. CONCLUSIONS: Monitoring intentions and behaviors were consistently predicted by pharmacy site counseling, monitoring role beliefs, and self-efficacy and future research investigating the pharmacists' behavior should include these variables. The role of mattering and outcome expectancies in predicting monitoring intentions requires further study.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».