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Enregistrement W2115538157 · doi:10.4212/cjhp.v66i2.1228

Consistency Matters: The Practice of Clinical Pharmacy

2013· article· en· W2115538157 sur OpenAlexaffvenue

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHistory of Medical Practice
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsistency (knowledge bases)PharmacyPharmacy practiceMedicineFamily medicineMedical educationComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

F or almost 20 years, I have practised as a clinical pharmacist, trained to deliver pharmaceutical care through the identification, resolution, and prevention of drug-related problems, to improve medication use, and to optimize individual therapeutic outcomes.As I refined my skills as a clinician and built on the training of the many great mentors I had during my early career, I developed a consistent, systematic process of patient care.However, despite establishing a level of comfort in my own process and approach, I have often observed inconsistencies in the manner in which we, as a profession, provide care.This is not to suggest that my process is right or better than those of others, but only that there have been differences and inconsistencies in the manner in which our profession has approached patient care and the delivery of clinical services.The inconsistencies in patient care processes are most obvious when we compare care delivery in different sectors of the health care system.However, even within institutional pharmacy practice, the process of care is vastly different among clinical pharmacists and between patient care settings.By contrast, such inconsistencies are not as obvious when we explore the processes of care provided by other health care professionals, such as physicians and nurses.In each of these disciplines, the approach to care is far more consistent between practitioners, regardless of the practice setting.For example, a visit to the dentist does not typically engender confusion about expectations for care or the dentist's approach to providing that care.Similarly, patients usually know what to expect when they see their family physician for an annual checkup.Even the most critically ill and injured patients experience consistent processes of care in emergency departments, intensive care units, and operating rooms.Can we say the same for the profession of pharmacy and what we do as health care providers?Unfortunately, many patients do not know what to expect when they encounter a pharmacist, and although I believe that we provide quality care, it is the inconsistent interventions and the inconsistent manner in which we interact with patients and other health care providers that create challenges.

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)0,068
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,140
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0680,140
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0170,068
Communication savante0,0280,021
Science ouverte0,0030,014
Intégrité de la recherche0,0120,024
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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