The specialized competency framework for industry pharmacists (SCF-IP): validation and pilot assessment
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».