Public Education Campaigns to Transform Perceptions of Pharmacists: Are They Worth the Investment?
Notice bibliographique
Résumé
Recent public opinion polls consistently rank pharmacists as highly trusted health care professionals, but the reasoning for this ranking continues to remain vague and inconclusive. One possible explanation for this high ranking is that it is due in part to the limited expectations the public has of the profession. To gather comparative "before" and "after" data for this study, a self-administered, 33-item paper questionnaire was disseminated to 382 postsecondary (undergraduate) business students in a classroom setting. The questionnaire was designed to assess respondents' baseline perceptions toward (1) the pharmacy profession, in general, and (2) a prerecorded video of a simulated patient-pharmacist counseling session. Most respondents initially reported a "Poor/Fair" understanding of pharmacist education and training (52.1%), what to expect when having a prescription dispensed (55.5%), the content of a counseling session (49.7%), and pharmacist scope of practice (55.5%). After viewing the educational video, the number of respondents who reported a "Poor/Fair" understanding dropped to less than 5%; the majority of respondents reported a "Very Good/Excellent" understanding of pharmacist education and training (63.1%), what to expect when having a prescription dispensed (56.0%), the content of a counseling session (66.4%), and pharmacist scope of practice (60.5%). Results of this study demonstrated that using a public education-type video to increase public awareness for the pharmacy profession and pharmacist counseling duties significantly impacted respondents' knowledge and perception of value toward the profession and of pharmacist counseling.
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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 | 0,018 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».