Pharmacist-led cardiovascular risk prevention in Western Canada: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Preventing cardiovascular diseases (CVD) is a public health and policy priority, including for employers. A novel CVD risk management programme that included medication management was delivered by pharmacists to employees of a Canadian university. This qualitative study describes the experiences and perceptions of participants who received individual health consultations in this programme. METHODS: A qualitative study design using free-text responses was adopted. Data (5658 words) came from evaluation surveys completed by 119 programme participants were iteratively coded and thematically analysed. KEY FINDINGS: We identified four themes characterising participant experiences of pharmacist-led CVD prevention. Theme one was labelled self-efficacy because personalised health information and advice on CVD risk factor management empowered participants to make improvements for their health. Participants expressed a range of positive responses about the longer consultations, supportive communication and safe setting of their pharmacist-led encounters; hence, Theme two is labelled pharmacists' interpersonal skills. The wider context of the programme included a number of enabling factors (Theme three) that either supported or limited participant engagement in the programme. A number of changes to behaviour and health measures were identified and participant suggestions to expand and continue the programme further contributed to perceptions of positive programme impact (Theme four). CONCLUSIONS: This study raises questions about how external resources and broader determinants might enable, or hinder, future programme success and sustainability. It also highlights the need for greater understanding and communication of the importance of primary prevention and the role of pharmacists in CVD risk reduction and workplace health promotion.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».