Does video e-learning improve pharmacy teams' attitudes and preparedness towards suicide prevention?
Notice bibliographique
Résumé
Evidence on the role of pharmacy teams in suicide prevention is growing. To support pharmacy teams, a video e-learning was produced by the Centre for Pharmacy Postgraduate Education (CPPE) involving an ‘on-the-sofa’ style group interview with people with personal and professional experience of suicide and suicide research. The objective was to measure any change in attitudes and preparedness for suicide prevention, following a video e-learning produced for pharmacy staff. People working in any sector of pharmacy in England and who accessed the training video were invited to complete a pre- and post- training questionnaire, between September 2019 and March 2021. Question types included demographics, experiences, attitudes as measured by the Attitudes to Suicide Prevention (ASP) scale, and preparedness. Descriptive statistics were used to summarize demographics and experience and paired t-tests were used to compare pre- and post- questionnaire responses. Both questionnaires were completed by 147 people. Most worked in community pharmacy (88%) and were pharmacists (64%) or pharmacy technicians (20%). Attitudes to suicide prevention improved significantly (pre:31.20 (SD 6.04); post:28.40 (SD 6.50), p < 0.0001) after watching the video, as did self-reported preparedness. Pharmacy teams' self-reported attitudes and preparedness for suicide prevention improved after watching this suicide awareness video compared to baseline. Suicide awareness training tailored to pharmacy teams may be valuable, but the longitudinal impact of any suicide prevention training requires further exploration.
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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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».