Exploring Pharmacy Trainee Experiential Learning in a Full Scope Collaborative Rural Primary Care Practice: A Retrospective Chart Review
Notice bibliographique
Résumé
Despite reported benefits of pharmacy trainees (e.g., pharmacy students, pharmacy residents) in hospital settings, limited research on the impact of these trainees has been conducted in rural primary care. To explore the potential benefits and impact of pharmacy trainees practicing in a supervised collaborative rural primary care setting, a retrospective chart review was conducted. Drug therapy problems (DTPs) were classified using the Pharmaceutical Care Network Europe (PCNE V9) system. Valuation was measured using a validated tool developed by Overhage and Lukes (1999). Over 16 weeks on a part-time basis, pharmacy trainees (n = 3) identified 366 DTPs during 153 patient encounters. The most common causes for DTPs were related to patient transfers and the need for education. Drug level interventions carried out directly by trainees under supervision accounted for 13.1% of total interventions. Interventions that required prescriber authorization had an acceptance rate of 83.25%, 25% higher than previous acceptance rates found in urban primary care settings. About half (51%) of the interventions proposed and made by pharmacy trainees were classified as significant or very significant, suggesting these trainees added significant value to the pharmacy service provided to rural community residents. This study suggests that pharmacy trainees can be effective resources and contribute meaningfully to patient care in a collaborative rural primary care team setting.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».