Canadian Survey of Critical Care Pharmacists' Views and Involvement in Clinical Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The involvement of Canadian critical care pharmacists in clinical research is not well documented. OBJECTIVE: To describe the clinical research experience of Canadian critical care pharmacists, describe their views about clinical research, and identify factors that facilitate their involvement in clinical research. METHODS: A cross-sectional electronic survey of Canadian critical care pharmacists was developed through an iterative process and conducted from July to October 2010. We invited 325 pharmacists from 129 hospitals across Canada to participate. Surveys with more than 30% of questions unanswered were discarded. RESULTS: Analyzable response rate was 66.2%. Overall, 33 pharmacists (15.7%) were highly involved in research, 54 (25.7%) were moderately involved, and 123 (58.6%) were minimally involved. Most respondents (97.2%) believed that critical care pharmacist involvement in research was desirable, and many (80.4%) expressed interest to be more involved in research. Nearly all respondents (99.5%) agreed that more support should be provided to pharmacists interested in conducting research. Pharmacists currently involved in research have obtained higher academic degrees (adjusted OR 11.23; p < 0.001), express a strong interest in research (adjusted OR 7.44; p < 0.001), report a higher level of training for involvement in research (adjusted OR 2.23; p = 0.047), and practice more often in a university hospital (adjusted OR 3.68; p = 0.004) within an intensive care unit where involvement in research is valued (adjusted OR 5.61; p < 0.001). Support from pharmacy departments is not related to involvement in research (adjusted OR 1.22; p = 0.633). CONCLUSIONS: Canadian critical care pharmacists are involved to varying degrees in clinical research and are very interested in initiating and supporting research activities. Opportunities are present but significant barriers exist. The value of pharmacist-initiated research needs recognition as a priority within hospital pharmacy administration.
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 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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».