Geriatric education for pharmacy students: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Comprehensive medication management for older adults requires specific knowledge and skills. Therefore, pharmacy curricula should include appropriate strategies to prepare students for care of this population. This scoping review aimed to identify how geriatric concepts, such as geriatric topics and competencies, are included in pharmacy curricula, and to map current literature on preferred teaching and assessment methods related to geriatric pharmacy education. METHODS: Four databases were searched to identify papers involving pharmacy learners, education, and geriatrics. Selection process was a two-step approach, involving independent title/abstract screening by two reviewers, then full-text retrieval for eligibility assessment. All types of articles were considered except opinion papers. Data extraction included details on methodology, participants, setting, educational activity, teaching method, and outcomes assessed. RESULTS: A total of 2537 articles were identified from which 189 met the inclusion criteria: 221 documents after citation and gray literature searching. Articles were grouped for analysis as education-related intervention articles (studies, n = 100 or descriptive articles/case reports, n = 49), studies not including an education-related intervention (n = 49), and others (e.g., reviews, position papers/statements, n = 23). Various teaching methods were reported including experiential, didactic, interprofessional, or simulation. Most articles reported positive outcomes on skills, knowledge, or attitudes, but few articles used a validated assessment tool. Curricula and student's surveys were consistent with suboptimal geriatric education, with few programs offering mandatory dedicated geriatric courses or rotations. CONCLUSIONS: Gaps remain regarding geriatric inclusion in pharmacy curricula despite decades of evidence, advocacy, and frameworks to guide its development. A wide diversity of teaching methods has been described and their combination may be considered for skills and competency development. There is a need for the scholarship of teaching and learning to be applied to pharmacy programs in order to prepare future pharmacists for an aging society.
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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 | 0,016 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».