Pharmacy Students’ Initial Interest in Working With Older Adults and Their Relationship to Change in Attitudes After Required Curricula on Aging
Notice bibliographique
Résumé
Background There is an urgent need to prepare our health care workforce for the aging population. Pharmacy programs should equip students with foundational knowledge about aging and therapeutic skills for the rising demands of health care for older adults. Objectives This study examined the relationship between initial student interest in working with older adults and change in attitudes toward aging and providing pharmacy services to older patients after participation in required aging-focused curricula. Methods We measured student pharmacists’ interest and attitudes regarding aging and care of older adults in required aging-focused courses in five PharmD programs in the United States and Canada. The University of Arizona Aging and Health Care‐Pharmacy (UA AHC-Pharmacy) survey, containing one student-interest question and a 40-item attitudes scale, was used. Pre- and post comparisons were used for the matched student data. The University of Arizona Institutional Review Board (IRB) approved the study (#1912243064), and other colleges received permission to participate from their college or university IRB. Results After completing the required aging-focused course, PharmD students’ interest and attitudes toward aging and providing health care to older adults improved significantly compared with the beginning of the course. Less agreement with negative stereotypes of older adults and working with this population was shown. Even those with initially low interest had significantly increased attitude scores post-course. Conclusion Assessment of the impact of aging-focused curricula on student pharmacists’ interest and attitudes toward aging and caring for older adults may facilitate meeting the health care demands of the growing older population.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».