An Evaluation of Teaching Physical Examination to Pharmacists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evolving scope of practice has led pharmacists to develop new skills traditionally performed by other members of the health care team, including physical examination (PE). A session to teach PE skills to pharmacists was created as part of a professional development program. The purpose of this study was to evaluate participants' perception of, barriers to and confidence in performing PE before and after the session. METHODS: A 2-hour session introduced participants to PE as part of a primary care professional development program. Surveys were administered before and after the session, and then 4 weeks later. Participants' confidence in performing PE was assessed using a 4-point unipolar scale questionnaire, and mean weighted responses were compared between the pre- and post-session surveys. RESULTS: Thirty-four pharmacists participated in the study. At baseline, 82.4% had never received formal PE education, but 38.2% performed PE in practice, including blood pressure measurement. Eighty-two percent of participants identified barriers to performing PE, the most common being lack of formal training. Participants' confidence with PE significantly increased between the pre- and post-session surveys, except for comfort with making drug therapy interventions based on PE findings. Forty-three percent of participants completed the 4-week follow-up survey, which demonstrated that the use of PE in practice remained unchanged. CONCLUSION: Prior to the session, most participants did not use PE in their practice, primarily due to a lack of formal training. The session significantly improved participants' confidence in PE, but this did not translate into short-term practice change.
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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 | 0,009 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».