A Continuing Professional Development Program for Pharmacists Implementing Pharmacogenomics into Practice
Notice bibliographique
Résumé
A continuing professional development (CPD) program for pharmacists practicing in community and team-based primary care settings was developed and evaluated using Moore's framework for the assessment of continuing medical education. The program had three components: online lectures, a two-day training workshop, and patient case studies. Knowledge (pre-post multiple choice test); attitudes, readiness, and comfort with applying pharmacogenomics in their practices (pre-post surveys); and experiences of implementing pharmacogenomics in practice (semi-structured interviews) were assessed. Twenty-one of 26 enrolled pharmacists successfully completed the program, and were satisfied with their experience. Almost all achieved a score of 80% or higher on the post-training multiple choice test, with significantly improved scores compared to the pre-training test. Pre- and post-training surveys demonstrated that participants felt that their knowledge and competence increased upon completion of the training. In the follow-up, 15 pharmacists incorporated pharmacogenomics testing into care for 117 patients. Ten pharmacists participated in semi-structured interviews, reporting strong performance in the program, but some difficulty implementing new knowledge in their practices. This multi-component CPD program successfully increased pharmacists' knowledge, readiness, and comfort in applying pharmacogenomics to patient care in the short-term, yet some pharmacists struggled to integrate this new service into their practices.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».