Pharmacy education and workforce: strategic recommendations based on expert consensus in Lebanon
Notice bibliographique
Résumé
Pharmacy in Lebanon has been taught for years, and the profession has known the golden ages in previous years. However, with the recent graduation of hundreds of pharmacists, without prior workforce planning, the oversupply of non-specialized pharmacists caused a mismatch with the needs of the market. The context of severe socioeconomic and sanitary crises has further exacerbated the situation, with hundreds of pharmacists leaving the country. A group of pharmacy experts joined to suggest strategic solutions to face such challenges, suggesting a clear strategy for education and the workforce, overarched by educational and professional values and based on six main pillars: (1) implement a national competency framework (including the core and specialized competency frameworks) to be used as a basis for licensure (colloquium); (2) implement a national pharmacy program accreditation, encompassing standards related to competencies adoption and assessment, curricula, teaching methods, research and innovation, instructors' and preceptors' skills, and experiential training; (3) organize training for students and early-career pharmacists; (4) optimize continuing education and implement continuous professional development, fostering innovation and specialization among working pharmacists; (5) develop and implement a pharmacy workforce strategy based on pharmacy intelligence, job market, and academic capacities; (6) develop and implement a legal framework for the above-mentioned pillars in collaboration with ministries and parliamentary commissions. Under the auspices of the relevant authorities, mainly the Order of Pharmacists of Lebanon and the Ministry of Education and Higher Education, the suggested strategy should be discussed and implemented for a better future for the pharmacy profession.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,005 |
| 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 ».