Geographic distribution of Ontario pharmacists: A focus on rural and northern communities
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Canadians living in rural and northern communities face particular health needs and challenges in accessing primary care services. Ontario pharmacists are increasingly able to optimize patient care with a broadening scope of practice; this was highlighted during the COVID-19 pandemic. This study explores the geographic distribution of pharmacists to evaluate their potential to deliver health care in rural and northern Ontario communities. Methods: A secondary analysis of the Ontario College of Pharmacists' registry data was undertaken, with all Part A pharmacists who had at least 1 patient care practice site included in the analysis. Full-time equivalent (FTE) hours worked at each practice site were calculated and compared with the population distribution. Ratios of FTEs per 1000 residents by census subdivision (which represents communities) were calculated and compared by geography, north vs south and urban vs rural (further subdivided by metropolitan-influenced zones). Results: The greatest availability of pharmacist FTEs was found in urban communities (with slightly better availability in the north), whereas the lowest availability was found in the most rural communities. A more granular observation revealed that northern communities were more likely to have no local pharmacist access (72%) compared with southern communities (24%). Discussion: Rural and northern communities are underserved. Novel approaches to overcoming the rural pharmacist care gap include rural practice incentives, targeted enrollment of rural students, increased rural exposure in pharmacy schools and the utilization of new technologies such as telepharmacy and drone medication deliveries.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».