Development and evaluation of an online training program based on the O-AMAS teaching model for community pharmacists in the post-COVID-19 era
Notice bibliographique
Résumé
Background Formerly, the community pharmacists' work was mainly focused on drug supply. However, during the COVID-19 epidemic outbreak, community pharmacists in Wuhan played an important role in control and prevention of SARS-CoV-2 and in providing pharmaceutical care. Due to a lack of adequate knowledge and skills, many community pharmacists were not able to cope with healthcare work timely and efficiently. To improve community pharmacists' specialized knowledge and enhance their professional competence through systemic training in the post-COVID-19 era. Methods Based on the O-AMAS (Objective, Activation, Multi-learning, Assessment and Summary) teaching model and flipped classroom, an online continuing training program containing four sections was developed. It was a semi-experimental study with no control group. Quantitative tests before and after training as well as questionnaire were used to evaluate the outcome of this training program for community pharmacists. Results A total of twenty-six community pharmacists were invited to participate in continuing education, and twenty-five trainees finished this training program with a completion rate of 96.2 %. Quantitative tests before and after training and anonymous questionnaires were carried out to comprehensively evaluate the outcomes of this training program. Compared with the test scores before training (61.6 ± 6.6), the score after training was statistically higher, reaching 80.9 ± 7.5 (P < 0.001). Twenty-three questionnaires were received (returns ratio, 92.0%). Notably, most of the pharmacists were satisfied with the training program. The percentage of positive responses for each item in this anonymous questionnaire was more than 85 %. Conclusion It was suggested that the O-AMAS model and the flipped classroom-based continuing educational program achieved the expected training effects. It is a promising on-the-job training approach for pharmacy continuing education. Moreover, our study also demonstrated that online learning had advantages of no geographic constraints, flexible learning beyond time and easy interaction, over traditional face-to-face training style, especially in the post-pandemic era.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».