Understanding the psychology of trust between patients and their community pharmacists
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pharmacists need patients to trust them in order to support best possible health outcomes. There has been little empirical work to test the widely stated claim that pharmacists are the “most trusted” health care professional. This study was undertaken to characterize the factors that shape public trust of individual pharmacists and the profession as a whole. Methods: An exploratory qualitative study was undertaken. Semistructured interviews with 13 patients from 5 different community pharmacies were completed. Interview data were transcribed, coded and categorized to identify trust-enhancing and trust-diminishing factors influencing patients’ perceptions of pharmacists. Results: Four trust-diminishing factors were identified, including the business context within which community pharmacy is practised, lack of transparency regarding pharmacists’ remuneration, lack of awareness of how pharmacists qualify and are regulated and inconsistent previous experiences with pharmacists. Four trust-enhancing factors were identified, including accessibility, affability, acknowledgement and respect. Discussion: This study illustrates that trust-diminishing factors appear to be somewhat outside the day-to-day control of individual community pharmacists, while trust-enhancing factors are elements that pharmacists may have greater personal control over. Further research is required to better understand these factors and to develop a more generalizable understanding of how patients develop trust in their pharmacists. Can Pharm J (Ott) 2021;154:xx-xx.
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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 | 0,012 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».