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Enregistrement W2005438636 · doi:10.1592/phco.21.7.731.34570

Practice‐Based Research: Lessons from Community Pharmacist Participants

2001· article· en· W2005438636 sur OpenAlexaff
Scot H. Simpson, Jeffrey Johnson, Catherine M. Biggs, Rosemarie S. Biggs, Arlene Kuntz, William Semchuk, Jeff Taylor, Karen B. Farris, Ross T. Tsuyuki

Notice bibliographique

RevuePharmacotherapy The Journal of Human Pharmacology and Drug Therapy · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensRegina Qu'Appelle Health RegionInstitute of Health EconomicsUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommunity pharmacistPharmacyPharmacistCommunity pharmacyPharmacy practiceCommunity practiceMedical educationMedicineNursingValue (mathematics)PsychologyFamily medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We designed this project to determine community pharmacists' opinions regarding the challenges and motivations of their recent participation in a pharmacy practice-based research study At the conclusion of a randomized, multicenter study, 87 community pharmacist-investigators were sent a questionnaire that explored four areas: motivating factors to participate, barriers to participation, communication tools used by study coordinators, and design issues for future studies. Fifty-eight (67%) completed questionnaires were returned. Key factors motivating participation in the study were desire to improve the profession and opportunity to learn. Time was the greatest barrier to participation. Pharmacy practice-based research has two distinct advantages. First, it translates clinical knowledge into direct application in the community. Second, it provides needed data to demonstrate the value of enhanced pharmacy practice. Thorough understanding of pharmacists' opinions is necessary to optimize the design of future studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,143
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,141
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,756

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1430,141
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0100,008
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0070,011
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,622
Tête enseignante GPT0,589
Écart entre enseignants0,033 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations66
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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