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Enregistrement W2884925755 · doi:10.3390/pharmacy6030071

Pharmacists Becoming Physicians: For Better or Worse?

2018· article· en· W2884925755 sur OpenAlexaff
Eugene Y. H. Yeung

Notice bibliographique

RevuePharmacy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMedical educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physicians and pharmacists nowadays are often described as adversaries rather than members of the same team. Some pharmacists apply to medical school later in their careers, and experience obstacles during the transition process. This article details interviews with two physician⁻pharmacists, who each have a past pharmacist license and current physician license. The respondents described the limitations of pharmacists' scope of practice as their main reasons to pursue a medical career. However, the respondents enjoy applying their pharmacy knowledge and experience to improve their medical practice. They do not feel pharmacy seniors and medical recruiters are supportive towards their chase for medical careers. The respondents noted the importance of peer-reviewed articles to promote pharmacist involvement in patient care and collaboration between physicians and pharmacists. Conflicts between physicians and pharmacists tend to happen because of their different focuses on patient care. The respondents do not see themselves having an edge over other medical school applicants, and noted that recruiters could negatively view their pharmacy experience. The respondents believe that physician⁻pharmacists are catalysts to foster collaboration between physicians and pharmacists, because they clearly understand the role of each profession. Nevertheless, the respondents feel that physicians and pharmacists are generally lukewarm towards pharmacists transitioning into physicians.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,010
Communication savante0,0120,019
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0090,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,368 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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