Effect of educational intervention on healthcare providers knowledge and perception towards pharmacovigilance: A tertiary teaching hospital experience
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Based on the theory on planned behavior, perception or attitude is found to be a well-established predictor of healthcare providers' intentions to perform different behaviors. Also, improving knowledge was proposed to affect their practice as well. In Jordan, many studies have been conducted to evaluate healthcare providers' knowledge and perception towards pharmacovigilance but no intervention or training was provided. Thus, the aim of this study was to evaluate the impact of an educational workshop on the knowledge and perception of healthcare providers towards pharmacovigilance in a Jordanian tertiary teaching hospital. METHODS: An interventional study conducted in Jordan University Hospital on various healthcare providers to assess their pre- and post-knowledge and perception towards pharmacovigilance and adverse drug reactions (ADRs) reporting via questionnaire before and after an educational workshop. RESULTS: Among the 200 invited healthcare providers, 150 attended the educational workshop (response rate 75.0%). Pre-workshop, healthcare providers showed an overall low knowledge score (7.8/19), where only 8.7% could define pharmacovigilance correctly. On the other hand, they showed a favorable perception score (33.6/39).Following educational workshop, knowledge scores significantly improved by 67.9% (P-value <0.05). A similar finding was obtained for perception scores, where perception scores significantly improved by 10.1% following workshop (P-value <0.05). CONCLUSION: Continuous efforts are needed to implement different strategies including education modules and the provision of appropriate training programs to increase awareness and improve perception towards pharmacovigilance among healthcare providers. Future study is needed to evaluate the impact of improving knowledge and perception on ADRs reporting practice.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle