Hospital pharmacists’ perceived competence in providing care to oncology patients – (HoPP-CoP2)
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundPrevious research has shown community pharmacists do not have high perceived competence or confidence providing care to patients on oral anti-cancer medications. There is a paucity of evidence when it comes to hospital pharmacists providing care to oncology patients admitted to the hospital for a reason other than cancer.Objective(s)To assess the perceived competence of hospital pharmacists not working in oncology in managing patients taking anticancer drugs. Additionally, identify factors impacting, potential interventions increasing, and any factors that improve perceived competence.MethodsAn anonymous cross-sectional survey distributed to hospital pharmacists throughout Canada.ResultsMean perceived competence results ranged from 2.52 to 3.97 out of 7.00 with respondents reporting most perceived competence managing electrolyte disturbances and least competence managing drug-disease interactions and intervening on hepatic dysfunction. Low confidence in knowledge received from previous oncology training was reported with a mean of 2.82 on the 7-point Likert Scale. Continuing education sessions were perceived as the intervention which would most improve perceived competence with a mean value of 5.92 to 5.94 on a 7-point Likert Scale. The number of CE hours completed in the last five years was the only factor shown to have a statistically significant correlation with perceived competence.ConclusionHospital pharmacists do not perceive themselves as competent in providing care to oncology patients. The implementation of a continuing education program related to oncology may improve perceived and actual competence.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».