Development and Testing of a Clinical Practice Framework for Pharmacists to Assess Patients’ Travel-Related Risks: The 5W Approach to Travel Risk Identification
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assist with identifying patients who may be managed by pharmacists without additional travel medicine training, versus those who may benefit from referral, we developed and validated a clinical practice framework. This framework was then piloted in eight pharmacies in Ontario, Canada, from March to August 2019. Methods: A panel of experts, comprised of physicians and pharmacists from Ontario, Canada, holding a Certificate in Travel HealthTM from the International Society of Travel Medicine was recruited. This panel participated electronically in the development of the framework in three stages: (1) Sharing their current approach when performing information gathering and assessing risk in a traveling patient; (2) judging of items collated from all panellists on the basis of how essential they are to a risk assessment; and (3) validation of items deemed essential by the panel using the Item and Average Content Validity Index. The framework was then released to community pharmacies, where pharmacists that self-identified as beginners to travel medicine completed pre- and post-test phase surveys to determine the utility of the framework. Key Findings: A total of 64 items for consideration were deemed essential enough to proceed to content validation, organized into 5 ‘W’ domains: Who, What, Where, When, and Why. Each item was ranked by the experts according to its relevancy, resulting in an Average-Content Validity Index of 0.91. The resulting framework was titled “The 5W Approach to Travel Risk Identification.” This clinical practice framework is the first published assessment tool for travel medicine tailored for pharmacy’s scope of practice that has been content validated. Pharmacists reported that the framework is simple to use and provides structure for interactions with travelling patients. However, it may not be as beneficial for those with a higher level of travel medicine expertise than the average pharmacist. Conclusion: The 5W Approach tool allows pharmacists inexperienced in travel medicine to collect information when required to use their professional judgement when assessing traveling patients as either high-risk (requiring a referral to a travel medicine specialist) or low-risk. With the aim of supporting pharmacists to be more confident in caring for traveling patients and increasing their involvement in travel medicine, future research will test this framework for feasibility in Canadian community pharmacy practice.
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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 | 0,071 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».