Accreditation of pharmacy programs and its impact on SPLE success and pharmacist readiness in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Aim The impact of pharmacy program accreditation on the Saudi Pharmacists Licensure Examination (SPLE) pass rates and overall pharmacist readiness was investigated. Methods A cross-sectional retrospective study was conducted. Data on SPLE pass rates were obtained from the Saudi Commission for Health Specialties (SCFHS) 2024 report. Pharmacy colleges were categorized into five groups based on their students' average SPLE scores. Information on the national i.e., the Evaluation and Training Evaluation Center (ETEC) and international i.e., the American Council for Pharmacy Education (ACPE) and the Canadian Council for Accreditation of Pharmacy Programs (CCAPP) accreditation status of these colleges was also collected. Results Higher average SPLE scores (mean = 563, SE = 43.4) were observed in accredited colleges (either national or international) compared to non-accredited colleges (mean = 533, SE = 33.6), with a significant difference noted [t(22) = −2.149, p = 0.042]. Higher average SPLE scores (mean = 581.8, SE = 18.9) were also found in colleges with multiple accreditations compared to those with fewer or no accreditations (mean = 548.02, SE = 18.9), though this difference was not statistically significant [t(25) = −1.8, p = 0.086]. Discussion and conclusion It was demonstrated that accreditation, whether national or international, is associated with higher SPLE pass rates, indicating a positive impact on exam performance. National accreditation by ETEC alone was found to be sufficient for improving SPLE scores and ensuring pharmacist readiness, whereas dual or international accreditations did not provide additional benefits in this context.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».