Using Best-Worst Choice Methodology in a Survey of Pharmacists Regarding Pharmacy Practice Skills Teaching
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To conduct a survey of practicing pharmacists in which best-worst choice methodology was used to prioritize pharmacy practice skills for inclusion in a pharmacy curriculum in New Zealand. Methods. A literature search and review of pharmacy curricula were conducted, and the findings were used to develop a best-worst choice survey instrument regarding inclusion of pharmacy practice skills in the pharmacy curriculum. The survey was sent to registered pharmacists and intern pharmacists in New Zealand. Participants were asked to prioritize 16 skills in terms of their importance and relevance to pharmacy practice. Results. Of the 3836 pharmacists invited to participate in the survey, 388 completed the questionnaire. Comprehensive chronic disease management, specialty medications, and medicines use review were the top three prioritized skills. Injections, independent prescribing, and specialty compounding were the skills ranked as having the lowest priority. The pharmacists’ gender, age, practice setting, and ethnicity all influenced their skill prioritization. The pharmacists emphasized skills required in their current practice but deemphasized some skills that were emerging professional responsibilities. Conclusion. If curricular reform is to include new skills that are largely unfamiliar to or deemed unimportant by practicing pharmacists, quality assurance of students’ experiential education will be needed. Furthermore, preceptor education about changing expectations for pharmacy graduates’ skill sets must be adequately developed and implemented to ensure that preceptors provide students with opportunities to practice the full range of skills they will need in practice and provide them with accurate assessment and helpful feedback.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».