Diagnostic Reasoning by Hospital Pharmacists: Assessment of Attitudes, Knowledge, and Skills
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hospital pharmacists participate in activities that may be considered diagnostic. Two reasoning approaches to diagnosis have been described: non-analytic and analytic. Of the 6 analytic traditions, the probabilistic tradition has been shown to improve diagnostic accuracy and reduce unnecessary testing. To the authors’ knowledge, pharmacists’ attitudes toward having a diagnostic role and their diagnostic knowledge and skills have never been studied. Objectives: To describe pharmacists’ attitudes toward the role of diagnosis in pharmacotherapeutic problem-solving and to characterize the extent of pharmacists’ knowledge and skills related to diagnostic literacy. Methods: Pharmacists working within Lower Mainland Pharmacy Services (British Columbia) who spent at least 33% of their time in direct patient care were invited to participate in a prospective observational survey. The survey sought information about demographic characteristics and attitudes toward diagnosis. Diagnostic knowledge and skills were tested by means of 3 case scenarios. The analysis included simple descriptive statistics and inferential statistics to evaluate relationships between responses and experience and training. Results: Of 266 pharmacists invited to participate, 94 responded. The attitudes section of the survey was completed by 90 pharmacists; of these, 80 (89%) agreed with the definition of “diagnosis” proposed in the survey, and 83 (92%) agreed that it is important for pharmacists to have diagnosis-related skills. Respondents preferred an analytic to a nonanalytic approach to diagnostic decision-making. The probabilistic tradition was not the preferred method in any of the 3 cases. In evaluating 5 clinical scenarios that might require diagnostic skills, on average 84% of respondents agreed that they should be involved in assessing such problems. Respondents’ knowledge of and ability to apply probabilistic diagnostic tools were highest for test sensitivity (average of 61% of respondents with the correct answers) and lower for test specificity (average of 48% with correct answers) and likelihood ratios (average of 39% with correct answers). Conclusions: Respondents to this survey strongly believed that diagnostic skills were important for solving drug related problems, but they demonstrated low levels of knowledge and ability to apply concepts of probabilistic diagnostic reasoning. Opportunities to expand pharmacists’ knowledge of diagnostic reasoning exist, and the findings reported here indicate that pharmacists would consider such professional development valuable.RÉSUMÉ Contexte : Les pharmaciens hospitaliers prennent part à des activités pouvant être considérées de nature diagnostique. Deux demarches diagnostiques ont été décrites : non analytique et analytique. Des six traditions analytiques, la tradition probabiliste s’est révélée améliorer la precision du diagnostic et réduire le recours à des tests inutiles. Pour autant que sachent les auteurs, les attitudes des pharmaciens à l’égard d’un role diagnostique ainsi que leurs connaissances et aptitudes diagnostiques n’ont jamais été étudiées. Objectifs : Décrire les attitudes des pharmaciens à l’égard d’un role diagnostique dans la résolution des problèmes pharmacothérapeutiques et caractériser l’importance des connaissances ainsi que des aptitudes des pharmaciens en matière de diagnostic. Méthodes : Des pharmaciens travaillant dans les services de pharmacie de la région du Lower Mainland en Colombie-Britannique et ayant consacré au moins 33 % de leur temps à la prestation de soins directs aux patients ont été invités à participer à un sondage observationnel prospectif. Le sondage visait à obtenir des renseignements sur les caractéristiques démographiques et les attitudes à l’égard du diagnostic. Les connaissances et les compétences en matière de diagnostic ont été évaluées au moyen de trois études de cas. L’analyse comportait des statistiques descriptive simples et des statistiques inférentielles pour évaluer les relations entre les réponses, et l’expérience et la formation. Résultats : Des 266 pharmaciens invités à participer, 94 ont répondu au sondage. Des 90 pharmaciens qui ont rempli la section sur les attitudes, 80 (89 %) étaient d’accord avec la définition de « diagnostic » proposée dans le sondage et 83 (92 %) étaient d’accord pour dire qu’il est important pour les pharmaciens de posséder des compétences en matière de diagnostic. Les répondants ont préféré la démarche analytique à la démarche non analytique dans l’établissement du diagnostic. La tradition probabiliste n’était pas la méthode préférée pour aucune des trois etudes de cas. Dans l’évaluation de cinq contextes cliniques pouvant nécessiter des compétences en matière de diagnostic, en moyenne 84 % des répondants ont affirmé qu’ils devraient prendre part à l’évaluation de tels problèmes. Les connaissances qu’avaient les répondants des outils de diagnostic probabiliste et leurs capacités à les utiliser étaient les plus importantes pour ce qui est de la sensibilité de l’analyse (en moyenne 61 % avaient les bonnes réponses) et moins importantes pour ce qui est de la spécificité de l’analyse (en moyenne 48 % avaient les bonnes réponses) et des rapports de vraisemblance (en moyenne 39 % avaient les bonnes réponses). Conclusions : Les répondants au sondage croyaient fermement que des compétences diagnostiques étaient importantes pour résoudre les problèmes pharmacothérapeutiques, mais ils possédaient peu de connaissances et d’aptitudes pour appliquer les concepts de la demarche diagnostique probabiliste. Il y place pour bonifier les connaissances des pharmaciens à propos des démarches diagnostiques et les resultants présentés ici indiquent que les pharmaciens considéreraient utile une formation professionnelle en ce sens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».