Deaf, deaf-blind, and hard of hearing needs and perceptions of community pharmacy services
Notice bibliographique
Résumé
Background: Deaf, deaf-blind, and hard of hearing (D/DB/HOH) individuals face communication challenges affecting their health, which can lead to medication errors. Pharmacists can mitigate medication-related errors for D/DB/HOH individuals, but there is a lack of evidence-based best practices. This study explored the experiences of D/DB/HOH people at a community pharmacy and offered practical solutions to improve pharmaceutical care for D/DB/HOH individuals. Methods: A qualitative study consisting of 5 focus group discussions occurred. Focus groups were formed based on participants’ ability to use sign language, their hearing ability, and their age. Results: Nineteen participants completed the study (8 HOH adults, 2 HOH seniors, 1 deaf-blind adult, 4 deaf adults, and 4 deaf seniors). Communication barriers depended on one’s hearing ability but included factors such as assuming one can hear, environmental noises around the pharmacy, pharmacists not knowing American Sign Language, and assuming individuals are proficient at reading English. Focus group participants shared the potential and actual impacts that communication barriers can have on health. Strategies to improve communication between hearing pharmacists and D/DB/HOH individuals are discussed. Discussion: This is the first study in Canada exploring D/DB/HOH individuals’ experiences at community pharmacies. Focus groups were effective at revealing the similarities and differences in pharmacy experience between D/DB/HOH folks, calling attention to access barriers and their impacts on health, and highlighting ways to better meet the needs of D/DB/HOH individuals. Conclusion: Communication barriers result in a lack of understanding of one’s medications. Pharmacists should ask about communication preferences and aim to reduce communication barriers for those who are D/DB/HOH.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».