Oral Anti-Cancer Agents in the Community Setting: A Survey of Pharmacists in Newfoundland and Labrador
Notice bibliographique
Résumé
Background: Over the past decade, there has been a sharp rise in the approval of orally administered anti-cancer agents for disease control. The increase in the use of oral anti-cancer agents (OAAs) raises concerns that community pharmacists may not have the training to safely dispense these agents and provide effective patient care. In order to identify the needs of community pharmacists with respect to oral anti-cancer therapy, a survey was conducted in the province of Newfoundland and Labrador. Methods: A structured electronic mailing strategy was used. Standardized data collection forms with a cover letter were electronically mailed to 560 practising pharmacists. Survey items included questions related to demographic information, practice setting, current knowledge related to cancer therapy, education needs, access to resources, patient education, patient and pharmacist safety and required elements of an OAA prescription. Results: The response rate was 39%. Only 9.6% of respondents felt that they had received adequate oncology education at the undergraduate level and approximately 31% had attended a continuing education event related to oncology in the past 2 years. Just 17% of respondents stated that they used protective equipment when dispensing OAAs. Only 28% of the pharmacists who responded were familiar with the common doses of OAAs and approximately 25% felt comfortable educating patients on these medications. Conclusions: A substantial portion of community pharmacists in Newfoundland and Labrador do not have a solid understanding of oral anti-cancer therapy. These educational gaps must be addressed to ensure patient safety as well as the safe handling and dispensing of OAAs by community pharmacists.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».