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Enregistrement W2913948574 · doi:10.1177/1715163518816726

Qualitative exploration of the education and skill needs of community pharmacists in Saskatoon concerning substance use disorder

2019· article· en· W2913948574 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sarah Fatani, Anas El‐Aneed

Notice bibliographique

RevueCanadian Pharmacists Journal / Revue des Pharmaciens du Canada · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSaudi Arabian Cultural BureauUniversity of Saskatchewan
Mots-clésPracticumThematic analysisAddictionMedical educationPharmacyPsychologyMedicineHealth careNursingQualitative researchPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Identifying the skills and educational needs of community pharmacists concerning addiction is critical to improving the services provided for people who suffer from addiction disease (PWSAD). METHODS: Eleven one-to-one semi-structured interviews were conducted with community pharmacists practising in the Saskatoon Health Region, Canada. The interviews were recorded and transcribed verbatim and verified with the participants. Thematic analysis was employed to analyze the transcripts. RESULTS: Four major themes were identified: 1) effect of the work setting on pharmacists' encounters with PWSAD, 2) pharmacists' knowledge of key aspects of addiction, 3) level of support within the health care system, and 4) educational and training needs. CONCLUSION: Participants indicated that a lack of knowledge and training were major hindrances to improving the quality of the services provided to people who suffer from addiction disease. Additional practicum experience at the undergraduate level and interprofessional interactive educational sessions at the continuing educational level were key recommendations emerging from the study.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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