Évaluation du niveau d’aisance d’étudiants en pharmacie face à la validation des ordonnances. Intérêt d’un dispositif didactique contextualisé
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : Exercer une profession dans le domaine de la santé s’accompagne de la nécessité de respecter les exigences législatives et les standards de pratique tout en ayant la capacité de faire des choix. Ces choix reposent notamment sur la sélection de traitements et de modes d’intervention. Buts : L’objectif principal est d’évaluer la perception du niveau d’aisance d’étudiants en pharmacie exposés à un dispositif didactique contextualisé portant sur la validation d’ordonnances d’un nouveau médicament. L’objectif secondaire est d’évaluer les perceptions des étudiants en ce qui concerne leur formation entourant la prise de décision. Méthodes : Il s’agit d’une étude descriptive transversale. L’étude cible une population d’étudiants en pharmacie dans le cadre d’un cours de 3 e année au doctorat professionnel en pharmacie, à la Faculté de pharmacie de l’Université de Montréal. Il n’existe pas de groupe contrôle. La première partie porte sur un dispositif didactique contextualisé de 10 étapes. La deuxième partie est un questionnaire en ligne. Cette étude a été réalisée à partir d’un outil en ligne (SurveyMonkey, Palo Alto (CA), USA). Résultats : Un total de 176 répondants a fourni des réponses complètes et exploitables (taux de participation : 95 %). Le dispositif didactique contextualisé permet de sensibiliser les participants au fait qu’ils doivent prendre des décisions raisonnables (p.ex. choisir ou non de valider une ordonnance). Conclusion : Cette étude illustre la faisabilité de réaliser un dispositif didactique contextualisé portant sur l’analyse et la dispensation d’un nouveau médicament. Les données recueillies mettent en évidence la capacité de faire varier le niveau d’aisance à réaliser différentes actions à partir d’éléments d’information. Une majorité des répondants se dit assez formée pour évaluer l’efficacité d’un médicament, sa sécurité et la conformité aux règles mais beaucoup moins pour évaluer le coût d’un médicament. Il apparaît utile d’envisager davantage de formation sur la prise de décision incluant le coût en pharmacie.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».