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Enregistrement W2899399377 · doi:10.24926/iip.v9i3.1272

Structured Multi-Stakeholder Workshops to Advance a Global Transformative Roadmap for Pharmaceutical Workforce

2018· article· en· W2899399377 sur OpenAlexaff
Andreia Bruno, Claire Anderson, Lina Bader, Ian Bates, Jill Boone, Tina Brock, Joana Carrasqueira, Kirsten Galbraith, Susan James, Ian Larson, Ema Paulino, Michael J. Rouse, Toyin Tofade, Whitley M. Yi

Notice bibliographique

RevueINNOVATIONS in pharmacy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensCanadian Pharmacists Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacilitatorTransformative learningWorkforceMilestoneStakeholderKnowledge managementMedical educationPublic relationsBusinessProcess managementMedicinePolitical scienceComputer sciencePsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In November 2016, the International Pharmaceutical Federation (FIP) endeavored to create an environment to foster a shared vision to lead a transformative pharmaceutical workforce roadmap. Three milestone documents were developed and presented at the Global Conference on Pharmacy and Pharmaceutical Education. Workshops with the key themes and connecting Pharmaceutical Workforce Development Goals (PWDG) were conducted and analyzed. This Note serves to summarize the key aspects of these workshops, reporting on the innovative approaches used to generate guidance for stakeholders regarding implementation. INNOVATION: Seven workshops with a uniform structure were developed. These were designed to improve communication, harmonise outcome-generation, and allow for aggregate analysis. A team of seven conducted each workshop, each team consisted of: a Chair, a facilitator, one rapporteur, and four speakers purposively selected from FIP member organisations and other key stakeholders with expertise for sharing a variety of perspectives. Guidelines and templates were developed for all roles and each team was briefed in advance. KEY FINDINGS: Approximately 200 personnel participated in the seven workshops, with around 20 country representatives per workshop, covering all six World Health Organisation regions. Three key aspects of workforce transformation, using the PWDGs, were explored in each workshop: drivers for implementation; challenges to implementation; and ways of encouraging implementation. Drivers for implementation mentioned were enhancing collaboration and engagement. Challenges to implementation were identified as variance in terminology. Several ways of encouraging implementation were acknowledged, such as communication strategies, advocating for workforce development and sharing best practices to foster partnerships. NEXT STEPS: The unique format of the workshops, the innovative approach to include stakeholders across an array of settings and the parallel structure in all the seven workshops, aided in creating reliable findings. The achievability of the PWDGs depends on several factors. Engagement with stakeholders and engagement from and between professional associations are important factors to achieving workforce development goals.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,317
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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