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Enregistrement W4385418069 · doi:10.1186/s40545-023-00602-8

The specialized competency framework for industry pharmacists (SCF-IP): validation and pilot assessment

2023· article· en· W4385418069 sur OpenAlexaff
Hala Sacre, May Saab, Chadia Haddad, Mansour Haddad, Rony M. Zeenny, Marwan Akel, Aline Hajj, Katia Iskandar, Pascale Salameh

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmaceutical Policy and Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCronbach's alphaPreparednessDelphi methodMedical educationSyndicateSample (material)Subject-matter expertPharmacyCompetence (human resources)MedicineCurriculumDomain (mathematical analysis)PsychologyKnowledge managementNursingComputer scienceBusinessPsychometricsManagementClinical psychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study aimed to validate a specialized competency framework for industry pharmacists and assess correlates related to the competency domains in a pilot sample. METHODS: A team of experts assessed the old framework and improved its content validity after a thorough literature review, using the Delphi technique. Domains and their respective competencies and behaviors were re-defined in the framework. Afterward, a web-based cross-sectional study was carried out between March and October 2022, enrolling a convenient sample of ten industry pharmacists who worked in Lebanese pharmaceutical plants. Participants were contacted through the Syndicate of the Pharmaceutical Industries in Lebanon. RESULTS: The specialized competency framework for Lebanese industry pharmacists comprised seven domains. Behavioral items had appropriate loading on their respective factors, which could involve one, two or three competencies. Cronbach alpha values for all domains were close to one, showing appropriate reliability. Each domain was correlated with at least another one, except for domains related to pharmaceutical and industrial development and emergency preparedness, which were not correlated with other domains. The lowest confidence was found in the research and development domain, particularly among participants with only a PharmD. CONCLUSIONS: This study validated the specialized competency framework for Lebanese industry pharmacists. Some domains, specifically those related to industrial development and emergency preparedness, were found to diverge from others. Therefore, it would be recommended to include additional education in the emergency preparedness, research and development fields and to integrate industry-specific skills, courses, and training programs into academic curricula. Furthermore, specialized postgraduate degrees may be necessary to produce practice-ready pharmacists to operate effectively in this vital setting.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,294
Tête enseignante GPT0,569
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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