Exploring Canadian pharmacy students’ e-health literacy: a mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While much has been described about technology use by digital natives in general, understanding of pharmacy student's knowledge and understanding of technology is lacking. OBJECTIVE: This study explores the current state of pharmacy students' self-rated digital health literacy in British Columbia, Canada, and seeks to identify future opportunities for technology training in pharmacy education and in practice. METHODS: year pharmacy students at the University of British Columbia. An additional interview was offered to consenting participants to further explore the use of technology in daily lives, pharmacy practicums, and implications on future pharmacy curricula. Both quantitative and qualitative thematic analysis was done of all data. RESULTS: year students (50%), were 25 years and younger (80%), and female (87%). Ranking of digital health literacy was lower than expected with participants stating they know what (87%), where (87%) and how to find (77%) health resources on the Internet. Even less students (77%) rated that they have the skills to evaluate the health resources that they find on the Internet and only 53% felt confident in using information from the Internet to make health decisions. Most students mentioned that they had limited technology related training at school and would like more training opportunities throughout their program and connect what they have learned at school to their practice. CONCLUSIONS: These results expose significant and surprising gaps in student understanding of technology despite modifications seen in the entry-to-practice PharmD curriculum. Regional differences and digital health literacy of practicing pharmacists are areas that require better understanding and hold significant impact as practice evolves.
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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 | 0,016 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».