Training Needs of Manitoba Pharmacists to Increase Application of Assessment and Prescribing for Minor Ailments into Practice: A Qualitative and Quantitative Survey
Notice bibliographique
Résumé
Current literature demonstrates the positive impact of pharmacists prescribing medication on patient outcomes and pharmacist perceptions of the practice. The aim of this study was to understand the factors affecting prescribing practices among Manitoba pharmacists and identify whether additional training methods would be beneficial for a practice behavior change. A web-based survey was developed and participation was solicited from pharmacists in Manitoba. Descriptive statistics were calculated to summarize the frequency of demographic characteristics. Chi-square tests were used to explore possible correlations between variables of interest and thematic analysis of qualitative data was completed. A total of 162 participants completed the survey. The response rate was 12.3%. Of those who had met the requirements to prescribe, none were doing so on a daily basis and 23.5% had not assessed or prescribed since being certified. Respondents identified the top barriers for providing this service as a lack of sufficient revenue and a lack of time. Qualitative analysis of responses identified additional barriers including a limiting scope and inadequate tools. Approximately half (54.4%) of respondents expressed that additional training would be of value. The themes identified from the survey data suggest that practice-based education would help pharmacists apply skills. In addition, expansion of prescribing authority and strategies addressing remuneration issues may help overcome barriers to pharmacists prescribing within Manitoba.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».