Perinatal depression screening in community pharmacy: Exploring pharmacists’ roles, training and resource needs using content analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Perinatal depression (PND) screening is often recommended in primary care settings, which includes the community pharmacy setting. However, there is limited research exploring pharmacists' perspectives on their roles in screening for perinatal mental illness. AIM: This study aimed to explore pharmacists' views of pharmacists' roles in PND screening, as well as training and resource needs for PND screening in community pharmacy settings. METHOD: A questionnaire including three open-ended questions focusing on pharmacists' perspectives of their role in PND screening, their training, and resource needs in this area, was disseminated to pharmacists across Australia via professional organisations and social media. Each open-ended question was separately analysed by inductive content analysis. Subcategories were deductively mapped to the Theoretical Framework of Acceptability. RESULTS: Responses (N = 149) from the first open-ended question about pharmacists' roles in PND screening resulted in three categories (PND screening in primary care settings will support the community, community pharmacy environment, and system and policy changes) and ten subcategories. Responses to question two on training needs (n = 148) were categorised as: training content, training length, and training delivery while responses about resource needs (n = 147) fell into three categories: adapting community pharmacy operating structures, pharmacist-specific resources, and consumer-specific resources. CONCLUSION: While some pharmacists were accepting of a role in PND screening due to pharmacists' accessibility and positive relationships with consumers, others had concerns regarding whether PND screening was within pharmacists' scope of practice. Further training and resources are needed to facilitate pharmacists' roles in PND screening, referral and care.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».