Development and validation of patient-community pharmacist encounter toolkit regarding substance misuse: Delphi procedure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pharmacists' roles and services for patients with substance use are not well defined and inconsistent from site to site. Several barriers have been identified that hinder pharmacists' care for people who use substances, such as a lack of training and resources. Clinical practice tools can aid in transferring evidence-based approaches to the practice sphere. OBJECTIVES: The aim of the study was to develop a substance misuse management toolkit for community pharmacists to help them manage their encounters with people who use substances. METHODS: A focused literature review was conducted and 2 needs assessment studies, one for community pharmacists and one for patients informed the development of the toolkit. The toolkit is an adaption of the screening, brief intervention, and referral to treatment (SBIRT) approach, which is one of the most well-defined and effective strategies for substance use management. However, SBIRT is a novel care model in community pharmacy settings. Therefore, a substance misuse management toolkit with 20 items was created for community pharmacists incorporating evidence-based strategies and clinical algorithms. Delphi procedure was used to validate the toolkit. RESULTS: Two rounds of questions were sent to experts in the field of substance misuse, some of whom were pharmacists. In both rounds, these experts were asked to rate the appropriateness and clarity of items in the toolkit and provide comments and suggestions. Items with a median rating of 7 or more out of 10 were included in the toolkit. In the second round, the experts were asked to rerate the revised version and provide additional feedback. After the second round, agreement was reached for almost all items of the toolkit. CONCLUSION: A Delphi procedure was successfully used to provide evidence of the validity of the new guiding toolkit for community pharmacists. The toolkit will be implemented and evaluated to provide additional evidence of validity in practice.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».