Implementation of a pharmacist skill development “work-with” program
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Pharmacists' clinical competency is necessary to ensure patient safety and medication optimization. There are many barriers to the implementation of competency assessments and scant literature on their implementation. We aimed to determine if a competency assessment program for hospital pharmacists is feasible, acceptable, and effective. METHODS: Clinical competency assessments of hospital pharmacists were conducted. During the assessments, pharmacists presented a patient case or completed patient care activities while a leadership team member evaluated them using a competency rubric and provided feedback. A postevaluation electronic survey adapted from validated tools regarding perceptions of program feasibility and acceptability was emailed to the pharmacists following each competency assessment and to evaluators at study conclusion. Feasibility was also measured through reviewing rubrics for completion within the 1.5- to 2-hour assessment timeframe. Effectiveness was captured by comparing results to expected competency levels based on experience. RESULTS: In total, 20 assessments were completed. Fifty percent of assessments required longer than the allotted timeframe. Most participants surveyed found the competency assessments implementable, possible, doable, and easy to use. The majority also approved of the implemented assessments and found them appealing, likable, and welcomed and commented that they aided in professional development. For 50% of the competencies assessed, most participants aligned with competency expectations based on years of experience. CONCLUSION: The implementation of these competency assessments was found to be feasible and acceptable to hospital pharmacists. The rubric used was found to be moderately effective. Major implementation barriers were related to time constraints and criteria for success. Future work will be done to enhance the program's effectiveness.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».