When patients should seek medical care for minor ailments: Perspectives of first- and final-year pharmacy students
Notice bibliographique
Résumé
Background: Universities are tasked with preparing students to assist the public in managing minor ailments. This study aimed to determine when pharmacy students would refer patients to medical care as an indicator of clinical skill. Methods: First- and final-year students from four schools were surveyed to determine referral timelines for 17 scenarios. Responders also quantified symptom severity and their confidence levels. Results: Students responding to at least three cases were kept for analysis (n = 117). First-year students considered nasal congestion to be low in severity, with painful urination and rectal bleeding deemed more serious, all while considering most cases more serious than upper-year students. Student confidence was generally lower in new students. Referral times showed similar patterns between years and universities. Red eye, painful urination, diarrhoea (child), and Gastro-Oesophageal Reflux Disease (GORD) (unhealthy patient) were referred quicker than nasal allergies and cough. Referrals typically stayed within a two-week window for most situations. Conclusion: Timelines for medical care were similar between years and institutions. As expected, new students assessed cases as more serious and had less confidence than their upper-year colleagues. A concern for the institutions might be the low rate of real-world case exposure within programmes.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».