Behind the Counter: Exploring Pharmacists’ Stressors and Lessons Learned During the Pandemic in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: The onset of the COVID-19 pandemic has contributed to increased stress among healthcare professionals. Among these healthcare providers are Ontario pharmacists, who are facing new and pre-existing challenges and new stressors since the pandemic. Objectives: This study aimed to understand the stressors and lessons learned by Ontario pharmacists during the pandemic through their lived experiences. Methods: In this descriptive qualitative study, we conducted semi-structured one-on-one interviews with Ontario pharmacists virtually to learn about their stressors and lessons learned during the pandemic. Interviews were transcribed verbatim, then analyzed using thematic analysis. Findings: We reached data saturation after 15 interviews and identified 5 main themes: (1) Communication/miscommunication with the public and other care providers; (2) high workload due to staff shortage and low appreciation/acknowledgement; (3) mismatch in market demand and supply; (4) informational gaps pertaining to the COVID-19 pandemic along with rapid protocol changes; and (5) lessons learned to improve the future of pharmacy practice in Ontario. Discussion: Our study helped us gain a better understanding of the stressors pharmacists faced, their contributions, and the opportunities that arose due to the pandemic. Conclusion: Drawing on these experiences, this study provides recommendations to improve pharmacy practice and increase preparedness for future emergencies.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,023 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».