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Enregistrement W2571144571 · doi:10.1177/1715163516679426

Conflict in community pharmacy practice

2016· article· en· W2571144571 sur OpenAlexafffundvenue
Paul A.M. Gregory, Zubin Austin

Notice bibliographique

RevueCanadian Pharmacists Journal / Revue des Pharmaciens du Canada · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario College of Pharmacists
Mots-clésPharmacyCommunity practiceCommunity pharmacyPharmacy practicePublic relationsPolitical scienceMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intraprofessional conflict among pharmacists, regulated technicians and assistants may undermine attempts to advance patient care in community pharmacy. There is no available research examining this issue in light of the evolution of the profession and roles within the profession. METHODS: A combination of interviews and focus groups involving pharmacists, technicians and assistants was undertaken. Each participant completed the Conflict Management Scale as a way of identifying conflict management style. Data were analyzed and coded using a constant-comparative, iterative method. RESULTS: A total of 41 pharmacy team members participated in this research (14 pharmacists, 14 technicians and 13 assistants). Four key themes were identified that related to conflict within community pharmacy: role misunderstanding, threats to self-identity, differences in conflict management style and workplace demotivation. INTERPRETATION: As exploratory research, this study highlighted the need for greater role clarity and additional conflict management skills training as supports for the pharmacy team. The impact of conflict in the workplace was described by participants as significant, adverse and multifactorial. CONCLUSIONS: To support practice change, there has been major evolution of roles and responsibilities of pharmacists, technicians and assistants. Conflict among pharmacy team members has the potential to adversely affect the quality of care provided to patients and is an issue for managers, owners, regulators and educators.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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