New Zealand pharmacists’ views regarding the current prescribing courses: questionnaire survey
Notice bibliographique
Résumé
Introduction New Zealand pharmacists must complete a joint prescribing course offered by Otago and Auckland universities only, to be qualified as pharmacist prescribers. Aim To identify knowledge and perceptions of New Zealand registered pharmacists, who are not pharmacist prescribers, on: pharmacist prescribing roles, courses and perceived barriers and facilitators to course uptake. Methods Participants comprised registered practising New Zealand pharmacists (n = 4025), across all New Zealand regions. Invitations to participate in a questionnaire survey were sent in March 2021. Data were analysed using thematic analysis and descriptive statistics. Results The response rate was 12% (482/4025), with 94% community pharmacists. Almost two-thirds (65%) had over 10 years of working experience. Nearly all (95%) agreed that pharmacist prescribing would improve healthcare delivery in New Zealand. Most reported that barriers to pharmacist prescribing course uptake were funding, lack of institutional support, up-to-date pharmacological/pharmaceutical knowledge, and 2 years of experience in collaborative health team prerequisites for enrolment, finding medical supervisors, and lack of remuneration for prescribing roles. Discussion Pharmacist prescribing in New Zealand is still in its growing phase. Optimising uptake of prescribing courses and role requires a multi-level approach including all stakeholders. Government/policymakers should consider pharmacist prescribing training and remuneration in their funding plans. Employing institutions should provide required time and human resources (staff backfills). Training providers should consider methods of course delivery and assessment that are suitable for trainees in full-time employment.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».