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Enregistrement W2962517840 · doi:10.3390/pharmacy7030090

“It Made a Difference to Me”: A Comparative Case Study of Community Pharmacists’ Care Planning Services in Primary Health Care

2019· article· en· W2962517840 sur OpenAlexafffundabout
Theresa J. Schindel, René R. Breault, Christine Hughes

Notice bibliographique

RevuePharmacy · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacy and Medical Practices
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Foundation for Pharmacy
Mots-clésPrimary carePrimary health careHealth careNursingMedicineFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In some jurisdictions, governments and the public look to community pharmacies to provide expanded primary health care services, including care plans with follow-up. Care planning services, covered by the Compensation Plan in Alberta, Canada, require pharmacists to assess an eligible patient's health history, medication history, and drug-related problems to establish goals of treatment, interventions, and monitoring plan. Follow-up assessments are also covered by the Compensation Plan. A comparative case study method facilitated an in-depth investigation of care planning services provided by four community pharmacy sites. Data from 77 interviews, 61 site-specific documents, and 94 h of observation collected over 20 months were analyzed using an iterative constant comparative approach. Using a sociomaterial theoretical framework, the perceived value of care planning services was examined through an investigation of the relationships and interactions between people and information. Patients perceived the value of care planning as related to waiting time to access care and co-creating individualized plans. Physicians and other health care professionals valued collaboration, information sharing, and different perspectives on patient care. Pharmacists valued collaboration with patients and other health care professionals, which renewed their sense of responsibility, increased satisfaction, and gave meaning to their role.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0220,007
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,314
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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