Community Pharmacist Consultation Service: A Survey Exploring Factors Facilitating or Hindering Community Pharmacists’ Ability to Apply Learnt Skills in Practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The NHS Community Pharmacist Consultation Service (CPCS) offers patients requiring urgent care a consultation with a community pharmacist, following referral from general practice or urgent care. The study explored the impact of undertaking a Centre for Pharmacy Postgraduate Education (CPPE) CPCS learning programme, and barriers and enablers to CPCS delivery. METHODS: CPPE distributed an online survey to those who had undertaken their CPCS learning. The survey explored participants' knowledge, confidence and application of taught skills/tools, including clinical history-taking, clinical assessment, record keeping, transfer of care, and Calgary-Cambridge, L(ICE)F and SBARD communication tools. Details on barriers and enablers to CPCS delivery were also included. RESULTS: One-hundred-and-fifty-nine responses were received (response rate 5.6%). Knowledge of, and confidence in, taught skills were high and respondents reported applying skills in CPCS consultations and wider practice. Barriers to CPCS included a lack of general practice referrals, staffing levels, workload, and GP attitudes. Enablers included a clear understanding of what was expected, minimal concerns over indemnity cover and privacy, and positive patient attitudes towards pharmacy. CONCLUSION: This study demonstrates that community pharmacists can extend their practice and contribute to the enhanced provision of urgent care in England. This study identified barriers, both interpersonal and infrastructural, that may hinder service implementation.
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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 | 0,012 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 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 ».