Are community pharmacists equipped to ensure the safe use of oral anticancer therapy in the community setting? Results of a cross-country survey of community pharmacists in Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Oral anticancer agents offer significant benefits over parenteral anticancer therapy in terms of patient convenience and reduced intrusiveness. Oral anticancer agents give many cancer patients freedom from numerous hospital visits, allowing them to obtain their medications from their local community pharmacy. However, a major concern with increased use of oral anticancer agents is shift of responsibility in ensuring the proper use of anticancer agents from the hospital/clinical oncology team to the patient/caregiver and other healthcare providers such as the community pharmacists who may not be appropriately trained for this. This study assessed the readiness of community pharmacists across Canada to play this increased role with respect to oral anticancer agents. METHODS: Using a structured electronic mailing strategy, a standardized survey was mailed to practicing pharmacists in five provinces where community pharmacists were dispensing the majority of oral anticancer agents. In addition to collecting basic demographic and their practice setting, the survey assessed the pharmacists' knowledge regarding cancer therapy and oral anticancer agents in particular, their education needs and access to resources on oral anticancer agents, the quality of prescriptions for oral anticancer agents received by them in terms of the required elements, their role in patient education, and steps to enhance patient and personal safety. RESULTS: There were 352 responses to the survey. Only 13.6% of respondents felt that they had received adequate oncology education at the undergraduate level and approximately 19% had attended a continuing education event related to oncology in the past 2 years. Only 24% of the pharmacists who responded were familiar with the common doses of oral anticancer agents and only 9% felt comfortable educating patients on these medications. CONCLUSIONS: A substantial portion of community pharmacists in Canada lack a solid understanding of oral anticancer agents and thus are poorly equipped to play a major role in ensuring their appropriate use. More education and training on oral anticancer agents are urgently required.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».