Supporting Interprofessional Collaboration in Deprescribing: Needs Assessment for an Education Program
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: : Deprescribing is a complex process involving patients and healthcare providers. The aim of the project was to examine the learning needs and preferences of healthcare providers and students to inform the development of an interprofessional deprescribing education program. METHODS: : An online survey of pharmacists, nurses, nurse practitioners, family physicians, and associated students practicing or studying in Nova Scotia was conducted. Respondents were recruited by purposive and snowball sampling to have at least five respondents within each professional/student group. Questions captured participant's self-reported comfort level and professional role for 12 deprescribing tasks and their learning preferences. RESULTS: : Sixty-nine respondents (46 healthcare providers and 23 students) completed the questionnaire. Average comfort levels for all 12 deprescribing tasks ranged from 40.22 to 78.90 of 100. Respondents reported their preferred deprescribing learning activities as watching videos and working through case studies. Healthcare providers preferred to learn asynchronously online, while students preferred a mix of online and in-person delivery. DISCUSSION: : Learning needs related to deprescribing tasks and roles were identified, as well as preferences for format and delivery of education. Development of an education program that can provide a shared understanding of collaborative deprescribing tailored to learner preferences may improve deprescribing in practice.
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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 | 0,014 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».