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Enregistrement W1972824546 · doi:10.1177/0163278703258104

Assessment of Communication Barriers in Community Pharmacies

2003· article· en· W1972824546 sur OpenAlexaff
Elan Paluck, Lawrence W. Green, C. James Frankish, David Fielding, Beth E. Haverkamp

Notice bibliographique

RevueEvaluation & the Health Professions · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMichael Smith Health Research BCRegina Qu'Appelle Health Region
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacistPharmacyQuality (philosophy)Variance (accounting)VariablesMultilevel modelPsychologyGraduation (instrument)Medical educationMedicineNursingFamily medicineApplied psychologyBusinessStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study identified previously reported facilitators and barriers to pharmacist-client communication and then evaluated their impact on the observed communication behaviors of pharmacists. Pharmacists (n = 100) completed a seven-page questionnaire collecting information on 11 variables that had been organized according to the Policy, Regulatory and Organizational Constructs in Educational and Ecological Development (PROCEDE) model as predisposing, enabling, or reinforcing of pharmacist communication with their clients. Demographic variables also were included. "Communication quality" served as the study's dependent variable, whereas pharmacist responses served as the independent variables. Communication quality scores for each pharmacist were obtained from the analysis of 765 audiorecordings of verbal exchanges occurring between the study pharmacists and their consenting clients during 4-hour, on-site observation periods. Four of the variables examined in the study were found to share a unique relationship with communication quality (pharmacists' attitude, year of graduation, adherence expectations, and outcome expectations). Hierarchical multiple regression analysis revealed that the variables measured in the questionnaire accounted for 23% of the variance in communication quality scores. Plausible explanations for why the study was unable to capture more of the variance in its proposed relationships and future areas for research are provided.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,826

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,457
Tête enseignante GPT0,614
Écart entre enseignants0,157 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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