Enabling pharmacist prescribing: Lessons learned in Nova Scotia using behaviour change theory
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic alongside increased patient demand, enablement of scope, and government funding has accelerated the need and demand for pharmacist prescribing in Nova Scotia. Methods: A sequential explanatory mixed-methods study was undertaken to understand barriers and facilitators to pharmacist prescribing in Nova Scotia, Canada. This consisted of: 1) a cross-sectional survey and 2) semistructured, qualitative interviews with pharmacists practising in the community. The survey and interviews were designed using the Behaviour Change Wheel that encompasses the Capability Opportunity Motivation Model of Behaviour Change (COM-B) and Theoretical Domains Framework version 2 (TDFv2). Results: Of 190 survey respondents, the percentage who prescribed 15+ times/month increased from 49% before to 80% during the COVID-19 pandemic (P<0.001). Pharmacists identified knowledge, social norms/pressures, and rewards or consequences related to how and when to prescribe as facilitators (Knowledge, Social Influences, and Motivation TDFv2 domains, respectively). Barriers included the environmental context and fear of negative outcomes (Environmental Context and Resources and Beliefs about Consequences, respectively). Through the interviews, the presence of prescribing decision tools (Memory, Attention and Decision Processes) and a supportive organizational culture (Environmental Context and Resources) were facilitators. Worry was expressed about making mistakes (Beliefs about Consequences) and feeling significant pressure to meet patient demand (Social Influences) in a busy setting (Environmental Context and Resources). Discussion: Supports to better enable pharmacist prescribing are described, with key messages for pharmacists, pharmacy owners/managers, educators, advocacy bodies, regulators, and government identified. Conclusion: Pharmacist prescribing has increased significantly over a short period of time. Environmental supports (e.g., time, space, access to patient records), government funding, peer support, and public awareness are needed to optimize and fully implement these practice changes.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».