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Enregistrement W2102341642 · doi:10.4212/cjhp.v66i3.1258

Evaluation of a New Hierarchical Teaching Model for Pharmacy Students in Experiential Education

2013· article· en· W2102341642 sur OpenAlexaffvenueabout
Laura Tsang, Minh-Hien Le, Vincent Teo, Brian Hardy

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacyExperiential learningCurriculumMedical educationExperiential educationPharmacy practicePharmacistWorkloadMedicineClinical pharmacyPharmacy schoolPsychologyNursingPedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pharmacy students undergoing experiential education have traditionally been mentored by pharmacist preceptors on a one-to-one basis. However, major curriculum changes are placing greater emphasis on experiential education. For example, the new PharmD curriculum within the University of Toronto’s Leslie Dan Faculty of Pharmacy requires Early Practice Experience (EPE) rotations of 160 h each after year 1 and year 2 (in place of the 12-h Early Hospital Experience [EHE] in year 2 of the previous program) and 36 weeks of experiential practice after year 3. Implementation of these changes has begun only within the past year (i.e., since mid-2012), and it will take some time to realize the full magnitude of the effect on staff workload at clinical sites; however, rotation requirements have already increased dramatically. In general, teaching sites strive to offer placements that are of high quality while accommodating the needs of pharmacist preceptors and clinical programs. This large increase in pharmacy student rotations has created a stress on the system and has forced sites to explore alternative methods of delivering experiential education. The hierarchical model of teaching, with senior students mentoring junior students, is well known in the medical field. However, little is known about how effective or feasible this model might be for pharmacy students. Lindblad and others described peer-assisted learning for final-year pharmacy students on a 9-week rotation in a general medicine/stroke care unit. In that model, the first group of 3 students started their rotation at week 1, with the second group of 3 students starting at week 5. This allowed for overlap and mentoring by the more experienced students during weeks 5 to 9. The second group then continued their rotation until week 13. However, such peer-assisted learning is based on more experienced students facilitating the learning of a group of peers who are all at the same point in their education. It may not be suitable for models in which students are at different points in their academic programs. Given the prospect of pharmacy students from different years completing rotations simultaneously, a hierarchical model may be one way to accommodate the increased demand for placements and to allow pharmacists to dedicate time to teaching in addition to their dispensing, clinical, and research duties. As described by Hall and others, pharmacy educators at Henry Ford Hospital in Detroit, Michigan, hypothesized that a hierarchical system similar to the medical model could be successful. Under this structure, pharmacy students at various levels (e.g., students, residents, fellows) would be under the supervision of an “attending” practitioner, who would be most responsible for the quality of patient care even as the students progressively assumed greater independence and more responsibilities. However, the changing availability of students from month to month was recognized as a potential barrier to full implementation of the system. Here, we report an evaluation of a hierarchical teaching model in which fourth-year pharmacy students and residents mentored junior pharmacy students under the supervision of a pharmacist, in terms of perceived impact on learning, overall experience, and pharmacists’ workload.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,380 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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