Educational Administration: Theory and Practice
Notice bibliographique
Résumé
Background:Pharmacy education is crucial in shaping the competencies and skills of future pharmacists. However, significant gaps in the current pharmacy education system have been reported globally. These gaps range from outdated curricula and insufficient clinical training to inadequate research opportunities and lack of mental health support for students. Identifying and evaluating these gaps is essential for improving the quality of pharmacy education. Objective:This systematic review and meta-analysis aim to identify and evaluate the gaps in the pharmacy education system worldwide. The study adheres to PRISMA guidelines to ensure transparency and reproducibility. Methods: A comprehensive literature search was conducted using PubMed, Scopus, and Google Scholar databases. Search terms included 'pharmacy education', 'curriculum gaps', 'clinical training in pharmacy', 'pharmacy education system', and 'mental health in pharmacy students'. The inclusion criteria were peer-reviewed articles focused on pharmacy education gaps, studies following PRISMA guidelines, and articles published in English between January 2000 and January 2024. Data were extracted using a standardized form, and the quality of included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. A meta-analysis was performed using random-effects models to account for heterogeneity. Results:Out of 2,500 studies identified, 200 met the inclusion criteria. Key findings include significant gaps in curriculum content, particularly in emerging fields such as personalized medicine, pharmacogenomics, and digital health. Inadequate clinical training and exposure to real-world scenarios were major concerns. Limited research opportunities for undergraduate students and insufficient mental health support systems were also identified. Conclusion:This systematic review and meta-analysis highlight critical areas in pharmacy education that require immediate attention. Updating curricula to include emerging fields, enhancing clinical training, encouraging undergraduate research, and implementing robust mental health support programs are essential steps to address these gaps. The findings and recommendations can guide policymakers, educators, and stakeholders in improving the quality of pharmacy education globally.
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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 | 0,041 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».