Pharmacy response to COVID-19: lessons learnt from Canada
Notice bibliographique
Résumé
When the first wave of COVID-19 hit in March 2020, health care professionals across Canada were challenged to quickly and efficiently adapt to change their work practices in these unprecedented times. Pharmacy professionals, being some of the very few front-line health care workers who remained accessible in person for patients, had to rapidly adopt critical changes in their pharmacies to respond in the best interest of their patients and their pharmacy staff. As challenging and demanding as such changes were, they provided pharmacists with invaluable lessons that would be imperative as the country enters a potentially more dangerous second wave. This article seeks to identify and summarize opportunities for improvement in pharmacy as learnt from the pandemic's first wave. Such areas include but are not limited to handling of drug shortage and addressing drug hoarding and stockpiling, providing physical and mental support for staff, timing of flu vaccine and COVID-19 screening/testing, collaboration between different health care sites as well as collaboration with patients and with other health care professionals, telemedicine and willingness to adopt innovative ideas, need for more staff training and more precise research to provide accurate information and finally the need for more organizational and workplace support. Learning from what went well and what did not work in the early stages of the pandemic is integral to ensure pharmacy professionals are better prepared to protect themselves and their patients amidst a second and possibly subsequent waves.
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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 | 0,015 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».