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Enregistrement W3029037269 · doi:10.2196/17982

Positioning and Utilization of Information and Communication Technology in Community Pharmacies of Selangor, Malaysia: Cross-Sectional Study

2020· article· en· W3029037269 sur OpenAlexvenueno aff
Bhuvan KC, Dorothy Lim, Chia Chia Low, Connie Chew, Ali Qais Blebil, Juman Abdulelah Dujaili, Alian A. Alrasheedy

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Quality and Counterfeiting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMonash University MalaysiaMonash University
Mots-clésPharmacyBusinessInformation and Communications TechnologyPaymentCross-sectional studyHealth careMedicineFamily medicineEconomic growthComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Information and communication technology (ICT) is an essential element of modern "smart" cities. These smart cities have integrated housing, marketplace, public amenities, services, business, and transportation via ICT. ICT is also now widely used in urban health care delivery. OBJECTIVE: The aim of this study was to determine the positioning and roles of ICT in community pharmacies in the state of Selangor, Malaysia. METHODS: A cross-sectional study was conducted from November 2018 to January 2019 across 9 different subdistricts in the state of Selangor, including Subang Jaya, Cheras, Puchong, Port Klang, Kota Kemuning, Selayang, Chow Kit, Ampang, and Seri Kembangan. A total of 90 community pharmacists were approached from the 9 subdistricts and invited to participate in the study. RESULTS: Of the 90 community pharmacies approached, 60 agreed to participate in the study, representing a response rate of 67%. The majority (36/60, 60%) of the respondents were women, and more than half (32/60, 53%) of the community pharmacies were run by young adults (ie, 30 years old and younger). More than three-quarters of the community pharmacies (46/60, 77%) used electronic health records. Half of the community pharmacies used online social media platforms for advertising and promoting their pharmacies. The vast majority of the community pharmacies (55/60, 92%) were using modern electronic payment systems, and some were also using other new electronic payment methods. Moreover, most of the community pharmacies (41/60, 68%) were using software and programs for accounting and logistics purposes. In addition, 47/60 (78%) of the community pharmacies used a barcode reading system for medicines/health products, and 16/60 (27%) of the pharmacies had online stores, and consumers could buy medicines and health products from these pharmacies via their online portal. In addition, 20/60 (33%) of the community pharmacies used at least one of the common online business platforms available in Southeast Asia to sell products/medicines. The telephone was the most commonly used means of communication with patients, although some pharmacies also used email, WhatsApp, SMS text messaging, and other communication platforms. CONCLUSIONS: This study showed that the majority of community pharmacies in Selangor, Malaysia are using ICT for different purposes. However, there is still limited use of mobile apps to provide health services. Overall, community pharmacies have been adopting ICT apps for pharmacy services but the rate of adoption is relatively slower than that in other sectors of Malaysia.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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