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Enregistrement W3048444288 · doi:10.1177/1715163520945741

COVID-19: How did community pharmacies get through the first wave?

2020· article· en· W3048444288 sur OpenAlexafffundvenueabout
Paul A.M. Gregory, Zubin Austin

Notice bibliographique

RevueCanadian Pharmacists Journal / Revue des Pharmaciens du Canada · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario College of Pharmacists
Mots-clésSnowball samplingPharmacyPreparednessThematic analysisPandemicMedicinePharmacy practiceNursingCommunity resilienceQualitative researchPublic relationsFamily medicinePsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceInfectious disease (medical specialty)DiseaseSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic of early 2020 was one of the most impactful events in living memory. As an essential service, community pharmacies remained open to provide care and service. The unprecedented nature and scale of the pandemic triggered considerable change in daily practice. In anticipation of future pandemic waves and similar mass-scale civil disruptions, it is important to understand how community pharmacies adapted and responded in the early weeks of COVID-19. Methods: A combination of convenience, snowball and purposive sampling methods was used to recruit staff from community pharmacies across Ontario, from a variety of different practice locations and types. A semistructured focus group interview protocol was used to elicit experiences. Data gathering was undertaken until the point of saturation. Thematic analysis was used to surface common experiences and to describe how community pharmacies adapted and responded. Results: A total of 39 participants (pharmacists, registered technicians and assistants) from 11 different pharmacies participated in this study. Data were coded based on 1) what happened, 2) how community pharmacies responded, and 3) what worked and did not work to support pharmacy staff in continued provision of service and care. Key findings included the collapse of provision of nondispensing remunerated services, the central role of managerial decisions in supporting resilience (e.g., change to 8-hour shifts from 12-hour shifts) and the central role of technology in supporting continuity of quality pharmacy services. Discussion: With anticipated future pandemic waves, preparedness of community pharmacy will be essential. This study provides important insights based on participants’ own experiences regarding ways employers can better support staff in provision of care and service to patients during times of mass-scale civil disruption. Can Pharm J (Ott) 2020;153:xx-xx.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations40
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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