Gauging Portuguese community pharmacy users’ perceptions
Notice bibliographique
Résumé
Objective To assess perceptions related to facets of community pharmacy usage within the Portuguese general population. Methods An ONSA (The Governmental Public Health Observatory) instrument was used, the ECOS ( E m C asa O bservamos S aúde ) sample. This consisted of a national representative sample of household units with atelephone. General demographics and pharmacy users’ perceptions related to five facets of community pharmacy usage were collected by telephone interviews. Main Results Almost one-third (31.9%) of the participants were probable chronic drug users, hence in regular contact with the community pharmacy. Thirty-four percent preferred not to talk with the person who dispenses their prescribed drugs. Most users (47.6%) expressed opinions of pharmacists as being health care rather than business oriented, although one quarter of the sample was not sure. A large majority (73.7%) would like pharmacists to participate in their treatment decisions, but 55.1% did not seem able to distinguish between pharmacists and non-pharmacist technical staff working at the pharmacy counter. Most significant predictors of users’ dichotomous perceptions related to the usage facets surveyed were age, education and occupation. Being older, less literate and economically inactive increased the odds of inappropriate users’ perceptions of the pharmacists. Conclusions Results showed that erroneous concepts and behaviours exist within the Portuguese population in relation to the community pharmacists’ role. This is a matter for pharmacy professional and educational bodies to take into account when developing intervention strategies, in particular when communicating with the general public.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».