Developing a tool to measure contributions to medication-related processes in family practice
Notice bibliographique
Résumé
Successful team care requires a shared understanding of roles and expertise. This paper describes the development and preliminary exploration of the psychometric properties of a tool designed to measure contributions to family practice medication-related processes. Our team identified medication-related processes commonly occurring in family practice. We assessed clinical appropriateness using a sensibility questionnaire and pilot-tested with 11 pharmacists, nurses and physicians. We performed a simulated exercise to group the processes and assessed the internal consistency of the groupings using Cronbach's alpha coefficient. We examined test-retest reliability using intra-class coefficient (ICC). Following three revisions, the final Medication Use Processes Matrix (MUPM) included 22 medication-related processes and scale descriptors reflecting contribution to each process. Mean sensibility ratings were high for each component. We developed five theoretical groupings (diagnosis & prescribing, monitoring, administrative/documentation, education, medication review) and found their overall internal consistency was good (alpha > 0.80). The test-retest reliability was strong (ICC > 0.80). Preliminary validation showed significant differences in how health professionals view interprofessional contributions toward medication-related processes. Interprofessional care requires a negotiated understanding of processes and contributions. The MUPM provides an explicit description of medication-related processes in primary care, measures perceived contributions and emerges as a new tool to measure collaborative care in family practices.
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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 | 0,025 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».