Comparison of self, physician, and simulated patient ratings of pharmacist performance in a family practice simulator
Notice bibliographique
Résumé
The Family Practice Simulator (FPS) was piloted as a teaching, learning, and assessment opportunity for pharmacists making the transition into primary care practice. During this one-day simulation of a typical day in a family physician's office, nine pharmacists rotated through a series of 13 OSCE stations where they interacted with physicians, patients, nurses and office staff while completing primary care activities and receiving performance evaluations. Pharmacists' performance ratings from self, physician, and standardized patient evaluations were compared using Global Rating Scales (GRS) scores and station-specific key points checklists. The mean (SD) overall GRS scores obtained by pharmacists across all stations in the FPS were 4.56 (SD = 0.60) from standardized patients, 3.95 (SD = 0.63) from physicians, and 3.60 (SD = 0.63) from self-assessment (out of a maximum score of 5). Agreement between pharmacists' and patients' GRS ratings ranged from moderate to good (generalizability coefficient (G) = 0.45 to 0.72) for all except one station. Agreement in GRS scores between pharmacists and physicians was at most fair for every station (G = 0.02 - 0.26). There was fair agreement on key points scores between pharmacists and patients (weighted kappa = 27%; 95% CI 7%, 47%) and moderate agreement between pharmacists and physicians (weighted kappa = 45%; 95% CI 21%, 70%). Although there was at best moderate agreement in rating scores between pharmacists, standardized patients, and physicians, the FPS provided an important opportunity to measure expectations regarding the professional role, responsibilities, and performance of pharmacists from a multi-professional perspective, thus better preparing pharmacists for integration into primary care practice. Differences in agreement may have been due to different preconceptions and expectations among raters.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».