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Enregistrement W4402564857 · doi:10.1016/j.sapharm.2024.09.005

A graphical model to make explicit pharmacist clinical reasoning during medication review

2024· article· en· W4402564857 sur OpenAlexaff
Bertrand Guignard, Françoise Crevier, Bernard Charlin, Marie‐Claude Audétat

Notice bibliographique

RevueResearch in Social and Administrative Pharmacy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacistComputer scienceMedicineNursingPharmacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pharmacists' roles have evolved substantially from traditional drug compounding and dispensing to encompass patient-centred clinical services. Pharmacist clinical reasoning, though fundamental to these new roles, generally remains implicit and understudied, particularly compared with that of other healthcare professionals, such as physicians. However, teaching and supervising the clinical services provided by pharmacists require a thorough understanding of the reasoning process involved. Several models describing pharmacist clinical reasoning have been developed, but they lack unified mapping. Here, we used an instrumental case study approach to develop a model of pharmacist clinical reasoning during medication review. Our model is adapted from a previously published modelling-using-typified-objects model of physician clinical reasoning in all its cognitive complexity. Our pharmacist model, validated after iterative development and expert consultation, aligns components of pharmacist clinical reasoning with those of physician clinical reasoning. The clinical case contains drug-related problems of variable clinical relevance, as well as numerous key elements (e.g., laboratory results, vital signs) necessary for conducting a medication review. The case serves both as the foundation for model development and as an illustrative step-by-step example within this article. Our model delineates the subprocesses of pharmacist clinical reasoning during medication review, offering a flexible, multipath structure that underscores the dynamic, nonlinear nature of the reasoning. The model might be able to clarify implicit cognitive processes, thus furthering the overarching objective of promoting reflective skill development among learners rather than relying solely on tacit knowledge gained through practice experience.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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.

Tête enseignante Opus0,489
Tête enseignante GPT0,632
Écart entre enseignants0,143 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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