Knowledge, attitudes, and practices of pharmacists in caring for patients with substance use disorders
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background While pharmacists are optimally positioned to help provide support for those with substance use disorders (SUD), little is known about their knowledge, attitudes, and practices in this area. Objectives The primary objective of this study is to assess the knowledge, attitudes, and practices of hospital pharmacists in caring for patients with SUD. The secondary objectives are to identify barriers and facilitators that exist in the current work environment and evaluate how these factors play a role in pharmacists' practice. Methods An anonymous, cross‐sectional, online survey of 770 pharmacists employed by Lower Mainland Pharmacy Services in British Columbia was conducted. The survey was comprised of 27 questions, including a mix of qualitative and quantitative questions. The domains of questions explored pharmacists' knowledge of SUD, attitudes toward provincial harm reduction policies, and care provided for different SUD. Results A total of 127 pharmacists (16.5%) responded to the survey. Seventy‐two percent of pharmacists received less than 5 hours of schooling on SUD and less than 7% of pharmacists reported feeling adequately prepared by their formal education to care for patients with SUD. Less than a quarter of pharmacists report regularly monitoring and recommending treatment options for patients with SUD. Most pharmacists expressed interest in some form of SUD courses that could help to improve patient care. Conclusion In this study of pharmacists, the majority of hospital pharmacists felt unprepared to care for patients with SUD, but expressed interest in education that could help to improve their knowledge and skills.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».