COVID-19: How did community pharmacies get through the first wave?
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».