Assessment of Communication Barriers in Community Pharmacies
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,012 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».