Medications for Children: A Survey of Community Pharmacists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Seamless and safe discharge of children from hospital requires successful collaboration with community pharmacists, for whom pediatrics is often a small part of their practice. OBJECTIVES: The purpose of this study was to understand community pharmacists' comfort level and confidence in providing care for children. METHODS: We conducted a self-administered online survey of community pharmacists in Ontario, Canada. Respondents rated their comfort and confidence on a scale of 1 to 7 in each of 3 scenarios: oral morphine, prednisone, and amoxicillin. We also evaluated the relationship between participants' comfort level and demographics. RESULTS: We included 622 responses (377 completed and 245 partially completed surveys). A total of 182 participants (48%) were female, 271 participants (72%) had children of their own, and they had practiced pharmacy for a median (interquartile range) of 19 (5-28) years. The percentage of respondents who were comfortable (5-7 on a 7-point scale) with filling the prescriptions as written was 64% for morphine, 58% for prednisone, and 61% for amoxicillin and was not different among the scenarios. Having children was associated with increased comfort (p = 0.02), whereas other demographic variables were not. Compared to the amoxicillin scenario, pharmacists reported being significantly more likely to choose another course of action for prednisone (p = 0.01) but not for morphine (p = 0.25). Although 428 pharmacists (70%) agreed that they maintained adequate knowledge of pediatric topics, 558 (91%) were interested in more education. CONCLUSIONS: Variability exists in the confidence and comfort levels of community pharmacists when dealing with children, and many are not comfortable with the common prescriptions in this survey.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».