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Enregistrement W3016154558 · doi:10.1016/j.sapharm.2020.04.004

Pharmacists report lack of reinforcement and the work environment as the biggest barriers to routine monitoring and follow-up for people with diabetes: A survey of community pharmacists

2020· article· en· W3016154558 sur OpenAlexafffund
Lori MacCallum, Annalise Mathers, Jamie Kellar, Jeremy Rousse-Grossman, Julia Moore, Gary F. Lewis, Lisa Dolovich

Notice bibliographique

RevueResearch in Social and Administrative Pharmacy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Foundation for Pharmacy
Mots-clésWork (physics)Diabetes mellitusMedicineFamily medicineNursingMedical educationEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medications with lifestyle are the cornerstone of diabetes management and routine monitoring and follow-up are essential to the delivery of quality care. Documented follow-up rates by pharmacists for people with diabetes are low despite good uptake of initial medication assessments in medication review programs. OBJECTIVES: Identify the barriers and facilitators to routine monitoring and follow-up for people with diabetes by community pharmacists. METHODS: Pharmacists were invited to complete a survey designed using the Theoretical Domains Framework Version 2 TDF (v2) consisting of 39 questions based on the 14 domains of the TDFv2 with quantitative response options using a 7 point Likert scale and 2 open-ended questions. Baseline information about the respondents and their practice sites were summarized using descriptive statistics. Mean scores and standard deviations were calculated for each of the Likert scale responses. Responses to open-ended questions were analyzed and coded using an inductive thematic approach. RESULTS: 346 pharmacists completed the survey (4.76% response rate). The TDF domains found to be positively influencing the delivery of routine monitoring and follow-up activities were beliefs about consequences for people with diabetes (6.08 ± 1.13), pharmacist knowledge (5.93 ± 0.99), pharmacist skills (5.44 ± 1.44), social influences (5.36 ± 1.32) and optimism (5.20 ± 1.58). The domains found to be negatively influencing were reinforcement (3.0 ± 1.89) and environmental context and resources (3.30 ± 1.81). Themes emerging from the thematic analysis included time and competing priorities, reimbursement, patient engagement, workflow and human resources, access to labs and clinical information, information technology and support from the owner/manager. CONCLUSIONS: Our research concludes that pharmacists report that their knowledge, skills, and beliefs about their role and responsibility, social influences and optimism are positive influences on routine monitoring and follow-up while reinforcement and the environmental context/resources are the greatest negative influences. Strategies to improve follow-up should be focused in these areas.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,578
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,027 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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