Pharmacists as Personalized Medicine Experts (PRIME): Experiences Implementing Pharmacist-Led Pharmacogenomic Testing in Primary Care Practices
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Research exploring the integration of pharmacogenomics (PGx) testing by pharmacists into their primary care practices (including community pharmacies) has focused on the "external" factors that impact practice implementation. In this study, additional "internal" factors, related to the capabilities, opportunities, and motivations of pharmacists that influence their ability to implement PGx testing, were analyzed. Semi-structured interview data from the Pharmacists as Personalized Medicine Experts (PRIME) study, which examined the barriers and facilitators to implementing PGx testing by pharmacists into primary care practice, were analyzed. Through thematic analysis, using the theoretical domains framework (TDF) domains as deductive codes, the authors identified the most relevant TDF domains and applied the behavioural change wheel (BCW) to generate intervention types to aid in the implementation of PGx testing. Pharmacists described how their professional identities, practice environments, self-confidence, and beliefs in the benefits of PGx impacted their ability to provide a PGx-testing service. Potential interventions to improve the implementation of the PGx service included preparing pharmacists for managing an increased patient load, helping pharmacists navigate the software and technology requirements associated with the PGx service, and streamlining workflows and documentation requirements. As interest in the wide-scale implementation of PGx testing through community pharmacies grows, additional strategies need to address the "internal" factors that influence the ability of pharmacists to integrate testing into their practices.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 découle