Strategies Proposed by Students and Pharmacists for Virtual Experiential Patient Care Practicums
Notice bibliographique
Résumé
Background: The University of British Columbia (UBC) Pharmacists Clinic (the Clinic) is a pharmacist-led patient care clinic serving as a practice site for experiential education in a team-based primary care practice. Given the unprecedented circumstances surrounding COVID-19, pharmacy practice sites have transitioned some of their experiential education activities to a virtual format. Currently, there is limited literature on developing best teaching practices which are conducive to students’ success in a virtual environment. Objective: To determine the factors that enable successful development of a virtual patient care practicum experience at a university clinic from the perspectives of student pharmacists and practice educators. Methods: A qualitative research methodology was used to gain the perspectives of student pharmacists and practice educators. Separate focus group interviews were conducted using a semi-structured approach and consisted of questions aimed at gathering insight into participant perspectives on virtual practicums. The focus group sessions were audio recorded with participant consent and transcribed. A thematic analysis was conducted to analyze the data. Results: Three pharmacist practice educators and three student pharmacists participated in their respective focus groups. A thematic analysis was used to analyze the data. Six major themes emerged: (1) technology optimization, (2) patient care related activities, (3) student-practice educator relationship, (4) student skill development, (5) student support, and (6) in-person vs virtual practicum preferences. Proposed strategies to mitigate the limitations of virtual practicums included setting communication guidelines, arranging enriching learning opportunities, and having reliable internet connection. Conclusion: The participants in this study provided insight on factors to support successful development and delivery of a virtual patient care practicum. The results from this study can be applied to other health disciplines and their approach to virtual practicums during and following the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,019 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».