Exploring Knowledge, Attitudes, and Perceptions of Young Pharmacists on Telepharmacy Implementation – A Mini Review
Notice bibliographique
Résumé
Telepharmacy, a critical subset of telemedicine, has gained prominence as a transformative innovation addressing challenges in pharmaceutical care by enabling the remote delivery of services, including medication dispensing, patient counseling, and therapeutic monitoring. This narrative review investigates the state of telepharmacy in Indonesia, with a focus on the knowledge, attitudes, and perceptions of young pharmacists in the Special Region of Yogyakarta. The findings reveal significant knowledge gaps concerning telepharmacy tools and regulatory frameworks, which adversely influence pharmacists’ attitudes and perceptions. Although young pharmacists demonstrate higher technological proficiency and generally positive attitudes toward telepharmacy, hesitancy persists due to insufficient training opportunities and ambiguities in existing regulations. Telepharmacy offers substantial opportunities to bridge geographical barriers and enhance healthcare access, particularly in underserved and rural regions. However, its implementation is hindered by critical barriers, including regulatory gaps, inadequate technical infrastructure, and limited awareness among stakeholders. Drawing on successful telepharmacy models from the United States, Canada, and Australia, this review underscores the need for targeted educational initiatives, robust infrastructural investments, and regulatory reform to support telepharmacy adoption. Addressing these challenges will position telepharmacy as a vital tool in transforming Indonesia’s healthcare system, fostering equitable access, and advancing pharmaceutical care nationwide.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».