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Enregistrement W4381386241 · doi:10.1017/s1049023x2300290x

Creating a Disaster Ready Pharmacy Workforce: Evaluation of a Disaster Tabletop Exercise

2023· article· en· W4381386241 sur OpenAlexaff
Elizabeth McCourt, Kaitlyn E. Watson

Notice bibliographique

RevuePrehospital and Disaster Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessEmergency managementPharmacyTest (biology)WorkforceMedical educationDisaster medicinePsychologyMedicineMedical emergencyHuman factors and ergonomicsPoison controlNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: While the importance of pharmacists' involvement in disaster management is becoming increasingly recognized in the literature, there are few mechanisms by which pharmacists can prepare themselves for emergencies. This project aimed to determine the effectiveness of a disaster tabletop exercise (TTX) in preparing pharmacy staff for disasters. Method: A TTX was held at the American Society of Health-System Pharmacists Summer Meeting which was held in Phoenix, Arizona in June 2022. The workshop incorporated an evolving emergency scenario in which participants worked through activities pertaining to the mitigation, preparedness, response, and recovery cycle. The scenario involved a hypothetical storm and landside scenario across fictional towns in Arizona, US. Workshop attendees worked in small groups on one of two provided hospital profiles. The attendees were invited to complete a pre-post survey assessing their perceptions of disaster management including perceived preparedness. This survey was previously developed, piloted, and published. The paper surveys were collected at the end of the workshop and inputted into RedCap. Data were descriptively summarized using SPSS, and pre-post survey results were compared using appropriate statistical tests. Results: The workshop was attended by 40 pharmacy personnel and 31 completed the survey. All participants agreed that the exercise was well structured, realistic, allowed them to test their response plans and systems, and helped improve their understanding of their role and function in disaster response. After the workshop, participants' perceptions of their ability to prevent, respond, and recover from a disaster all significantly improved (p=0.004, 0.013, and 0.013 respectively). However, perceptions of their preparedness for a disaster did not significantly change (p=0.197). Conclusion: This study adds to the evidence of the effectiveness in training and preparing the pharmacy workforce. The TTX improved the understanding and perceived capabilities of pharmacy personnel in responding and recovering from emergencies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,153
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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