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Enregistrement W2064313527 · doi:10.4212/cjhp.v67i5.1388

Learning and Networking: Utilization of a Primary Care Listserv by Pharmacists

2014· article· en· W2064313527 sur OpenAlex
Melanie Trinacty, Barbara Farrell, Theresa J. Schindel, Lisa Sunstrum, Lisa Dolovich, Natalie Kennie‐Kaulbach, Grant Russell, Nancy M. Waite

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensDalhousie UniversityCanadian Pharmacists AssociationUniversity of WaterlooUniversity of AlbertaBruyèreMcMaster University Medical CentreOttawa Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésSpecialtyPsychologyPharmacyPrimary careMentorshipCoding (social sciences)Content analysisMedical educationFamily medicineNursingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Expanding into new types of practice, such as family health teams, presents challenges for practising pharmacists. The Primary Care Pharmacy Specialty Network (PC-PSN) was established in 2007 to support collaboration among pharmacists working in primary care. The PC-PSN offers to its members a listserv (also referred to as an electronic mailing list) jointly hosted by the Canadian Society of Hospital Pharmacists and the Canadian Pharmacists Association.Objectives: To characterize PC-PSN membership and participation in the listserv and to examine how the listserv is used by analyzing questions posted, concerns raised, and issues discussed.Methods: Qualitative content analysis was used to examine 1 year of archived PC-PSN listserv posts from the year 2010. Two coders used NVivo software to classify the content of posts. Research team members reviewed and discussed the coding reports to confirm themes emerging from the data.Results: Overall, 129 people (52.9% of the 244 listserv members registered at the end of the calendar year) posted to the listserv during the study period. These participants worked in various practice settings, with over half residing in Ontario (68/129 [52.7%]). A total of 623 posts were coded. Agreement between coders, for a sample of posts from 10 users, was acceptable (kappa = 0.78). The listserv was used to share information on a diverse set of topics, to support decision-making and acquire solutions for complex problems, and as a forum for mentorship.Conclusions: The qualitative content analysis of the PC-PSN listserv posts for the year 2010 showed that the listserv was a medium for information-sharing and for providing and receiving support, through mentorship from colleagues. Apparent learning needs included effective question-posing skills and application of evidence to individual patients.RÉSUMÉContexte : Passer à de nouveaux types de pratiques, comme les groupes de médecine de famille, présente différents défis pour les pharmaciens en exercice. Le Réseau de spécialistes en pharmacie (RSP) en soins de santé primaires a été mis sur pied en 2007 dans le but de favoriser la collaboration entre pharmaciens oeuvrant en soins de santé primaires. Le RSP en soins de santé primaires offre à ses membres un gestionnaire de liste de diffusion (listserv) sous l’égide conjoint de la Société canadienne des pharmaciens d’hôpitaux et de l’Association des pharmaciens du Canada.Objectifs : Offrir un portrait des effectifs du RSP en soins de santé primaires et de la participation des membres au forum de discussion, et étudier comment le gestionnaire de liste de diffusion est utilisé à l’aide d’une analyse des questions publiées, des préoccupations soulevées et des problèmes abordés.Méthodes : Une analyse qualitative du contenu a servi à étudier l’ensemble des messages archivés dans le gestionnaire de liste de diffusion de l’année 2010. Deux codeurs ont utilisé le logiciel NVivo pour classer le contenu des messages publiés. Les résultats de l’encodage ont été examinés par les membres de l’équipe de recherche afin d’identifier les thèmes se dégageant des données.Résultats : Dans l’ensemble, 129 personnes (52,9 % des 244 membres inscrits au gestionnaire de liste de diffusion à la fin de l’année civile) ont publié des messages durant la période à l’étude. Les participants travaillaient dans différents milieux et plus de la moitié habitaient en Ontario (68/129 [52,7 %]). Au total, 623 messages ont été encodés et la concordance entre les résultats des deux codeurs était satisfaisante pour un échantillon de messages provenant de 10 usagers (indice kappa = 0,78). Le gestionnaire de liste de diffusion a servi à partager de l’information sur une gamme de sujets, à appuyer des prises de décision et à trouver des solutions à des problèmes complexes. Il a aussi servi de forum de mentorat.Conclusions : L’analyse qualitative du contenu des messages publiés en 2010 dans le gestionnaire de liste de diffusion par les membres du RSP en soins de santé primaires a montré que le gestionnaire est un média d’échange d’information et qu’il permet d’offrir et de recevoir du soutien grâce au mentorat entre collègues. Parmi les besoins identifiés, on compte la capacité à bien formuler des questions et l’application des données probantes pour le traitement individuel des patients.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,238 · 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