Pharmacist educators in family medicine residency programs: A qualitative analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: 25-29% of North American family medicine residency programs utilize a pharmacist to teach residents. Little is known about the impact that these pharmacist educators have on residency training. The purpose of this study was to examine the experiences of residents, residency directors and pharmacists within Canadian family medicine residency programs that employ a pharmacist educator to better understand the impact of the role. METHODS: Recruitment from three cohorts (residents, residency directors, pharmacists) within family medicine residency programs across Canada for one-on-one semi-structured interviews followed by thematic analysis of anonymized transcript data. RESULTS: 11 residents, 6 residency directors and 17 pharmacist educators participated in interviews. Data themes were: (1) strong value of the teaching with respect to improved resident knowledge, confidence and patient care delivery; (2) lack of a formal pharmacotherapy curriculum; (3) desire for expansion of pharmacist teaching; (4) impact of teaching on collaboration; (5) impact of teaching on residency program faculty; and (6) lack of criticism of the role. CONCLUSIONS: The pharmacist educator role is valued within residency programs across Canada and the role has a positive impact on several important aspects of family medicine resident training. Suggestions for improvement focused on expanding the teaching role and on implementing a formal curriculum for pharmacist educators to follow.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».