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Enregistrement W2332468610 · doi:10.1177/171516350513800704

The Truer Picture of the Continuing Education Preferences of NL Pharmacists: Can We Apply What We Learned to Managing Diseases Such as HIV?

2005· article· en· W2332468610 sur OpenAlexaffvenueabout
Gerry Mugford

Notice bibliographique

RevueCanadian Pharmacists Journal / Revue des Pharmaciens du Canada · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scalePharmacistMedicineFamily medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)DiseaseContinuing educationScale (ratio)Health careContinuing medical educationPharmacyMedical educationPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The treatment of HIV disease is made more complex by rapid changes in disease management. Two primary objectives of this study were to evaluate the continuing education (CE) needs and preferences of pharmacists and to utilize this information to develop CE HIV disease management strategies. Our hypothesis was that current knowledge of HIV disease management is outdated and that CE related to HIV should be delivered in ways that meet the preferences of pharmacists. Methods: A 14-page needs assessment (NA) was developed to assess the CE needs and preferences of Newfoundland and Labrador (NL) pharmacists and their knowledge of HIV disease management. The NA was validated by pharmacists, physicians, nurses, and social workers from Memorial University of Newfoundland and the Health Care Corporation of St. John's. Respondents' answers were scored using a six-point Likert scale. Space was available for respondents to provide open answers and opinions related to the questionnaire, CE, and HIV. Piloting and feedback suggested the NA could be completed in 20–30 minutes. The NA was mailed to 470 pharmacists. Results: Thirty percent of the pharmacists returned a completed questionnaire. Mean scores (MS) were calculated for specific CE topics. The top three CE topics were: update professional skills (MS = 4.46); current standards of care (MS = 3.9); and professional practice standards (MS = 3.85). CE topics for clinical skills were also highlighted and included pharmacology and therapeutics, infectious disease, and patient education. CE topics specific to HIV included drug interactions, resistance, management of adverse events, opportunistic infections, alternative therapies, HAART therapy, post-exposure prophylaxis, and pregnancy in HIV/AIDS. Most pharmacists (81%) had access to Internet and e-mail (76%). Few respondents had access to teleconference (19%) and videoconference (11%). Pharmacists' preferences for CE delivery times were workday evenings (2–3 hours), weekend half-day, and workday half-day. Conferences, correspondences courses, structured courses, and seminars were the preferred delivery modes. Conclusions/Implications: Pharmacists in NL appear to have specific educational needs. Although the study achieved a lower-than-expected response rate, perhaps partly due to its length, most respondents indicated that computer-based technology could enhance the delivery of CE. Continuous, discipline-specific, real-time assessment of educational needs may be essential for optimum management of patients with HIV. It is likely the findings reflect the needs of pharmacists across the country, especially those outside urban areas. The preferences identified in this study could apply to delivering CE for a variety of diseases.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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