Effect of Early Introduction of Lectures on OTC Medicine Including TV Commercials and a Case Conference on Learning Motivation and Professional Sense among Freshmen Pharmacy Students
Notice bibliographique
Résumé
We gave a lecture on over-the-counter (OTC) medicines to freshmen pharmacy students as early as possible to enhance their professional sense and their learning motivation.The impact of the lecture was reinforced through the use of television commercials and a case conference.In addition,questionnaires were given to the 182 students who attended the lecture before and after it,and the responses of the 170 students who fully completed the questionnaires were analyzed.The following results were obtained.For the students who had bought OTC medicines in the past,the package was the most important factor in selecting the medicine.As a result of the lecture,the number of students who wanted help from a pharmacist in selection increased.Of the 166 students who had used OTC medicines in the past,152 had read package inserts.After the lecture,all students said that the package insert should be read before using OTC medicines.Attending the lecture also increased the number of students who considered it important to read the major items of the package insert,such as“Ingredient and amount”and“Drug characteristics”.The lecture also increased students’interest in the pharmacist dealing with OTC medicines about 1.8-fold.In addition,most students were satisfied with the lecture and it stimulated their interest in learning more about OTC medicines.In conclusion,we felt that the lecture had been useful in enhancing professional sense among freshmen pharmacy students as well as their motivation to learn about OTC medicines.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 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 ».