Multihospital collaborative orientation program for new pharmacy employees
Notice bibliographique
Résumé
From 1998 to 2005, nine hospital pharmacies in Winnipeg, Manitoba, Canada, had annual pharmacist vacancy rates ranging from 3.4% to 67%. Despite the implementation of very successful recruitment initiatives citywide from 2002 to 2004, most pharmacies had difficulty retaining new pharmacist recruits. During exit interviews and new recruit focus group sessions conducted in 2003 and 2004, pharmacists said that their orientation and initial training left them feeling unprepared to practice safely in their new job. Further investigation revealed that prolonged staffing shortfalls, along with changes in key supervisory personnel and the departure of many experienced pharmacists, had left new employee training processes in disarray at most hospital pharmacies. At the time this initiative was undertaken, the two long-term-care, five community, and two tertiary care publicly funded hospitals operated as separate corporations working in alliance with a regional health authority (population catchments, 800,000). The hospitals ranged in size from 185 to 745 acute care beds, approximating 2,000 beds citywide. Each hospital had pharmacy total staff numbers ranging from 13 to 121 full-time-equivalents (FTEs) (an estimated 150 FTE pharmacists across nine hospitals). The hospitals differed markedly in their drug distribution and pharmacy information systems; however, all pharmacies adhered to a common formulary and were implementing a common set of clinical practice expectations.1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».