Academic pharmacist competencies in ordinary and emergency situations: content validation and pilot description in Lebanese academia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the absence of a similar study in the Lebanese context, this study aimed to validate the content of the specialized competencies frameworks of academic pharmacists (educators, researchers, and clinical preceptors) and pilot their use for practice assessment in the context of multiple severe crises. METHODS: A web-based cross-sectional study was conducted between March and September 2022 among academic pharmacists enrolled by snowball sampling using a questionnaire created on Google Forms. RESULTS: The suggested frameworks had appropriate content to assess the competencies of academic pharmacists. Educators and clinical preceptors were confident in all their competencies except for emergency preparedness. Researchers had varying levels of confidence, ranging from moderate to high confidence for many competencies, but gaps were reported in fundamental research, conducting clinical trials, and pharmacy practice research (mean < 80). Educators and researchers relied primarily on experience and postgraduate studies, while clinical preceptors emphasized undergraduate studies to acquire their respective competencies. Continuing education sessions/programs were the least cited as a competency-acquiring venue across all roles. CONCLUSION: This study could develop and validate the content of frameworks for specialized competencies of academic pharmacists, including educators, researchers, and clinical preceptors, in a challenging setting. The frameworks were also piloted for practice assessment, which could contribute to supporting effective performance and sustained development of practitioners and help link the skills and competencies pharmacists learn during their studies with those required for a career in academia.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».