MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3128504751 · doi:10.1371/journal.pone.0246273

A Delphi study to explore and gain consensus regarding the most important barriers and facilitators affecting physiotherapist and pharmacist non-medical prescribing

2021· article· en· W3128504751 sur OpenAlexaff
Emma Graham-Clarke, Alison Rushton, John Marriott

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacistMedicineDelphi methodFamily medicinePharmacyNursingConcordanceMEDLINEHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-medical prescribing was introduced into the United Kingdom to improve patient care, but early research indicated a third of Allied Health Professionals may not use their prescribing qualification. A previous literature review, highlighting factors influencing prescribing, identified only papers with nursing and pharmacy participants. This investigation explored consensus on factors affecting physiotherapist and pharmacist non-medical prescribers. A three round Delphi study was conducted with pharmacist and physiotherapist prescribers. Round One comprised information gathering on facilitators and barriers to prescribing participants had experienced, and underwent content analysis. This was followed by two sequential consensus seeking rounds with participants asked to rate the importance of statements to themselves. Consensus criteria were determined a priori, including median, interquartile range, percentage agreement and Kendall's Coefficient of Concordance (W). Statements reaching consensus were ranked for importance in Round Three and analysed to produce top ten ranks for all participants and for each professional group. Participants, recruited October 2018, comprised 24 pharmacists and 18 physiotherapists. In Round One, content analysis of 172 statements regarding prescribing influences revealed 24 themes. 127 statements were included in Round Two for importance rating (barriers = 68, facilitators = 59). After Round Two, 29 statements reached consensus (barriers = 1, facilitators = 28), with no further statements reaching consensus following Round Three. The highest ranked statement in Round Three overall was: "Being able to prescribe to patients is more effective and really useful working [in my area]". Medical support and improved patient care factors appeared the most important. Differences were noted between physiotherapist and pharmacist prescribers regarding the top ten ranked statements, for example team working which pharmacists ranked higher than physiotherapists. Differences may be explained by the variety of practice areas and relative newness of physiotherapy prescribing. Barriers appear to be post or person specific, whereas facilitators appear universal.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetDelphi Technique in ResearchTravaux en français237 207