Virtual care in community pharmacy services: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The integration of virtual care has been essential for maintaining continuity of patient care during and after the COVID-19 pandemic. Community pharmacists were among the healthcare professionals who used virtual care to provide remote pharmacy services. However, the use of virtual care in community pharmacy has not been comprehensively reviewed. OBJECTIVE: To provide an overview of the types of virtual care platforms used in community pharmacy, their purposes, barriers, and facilitators, and to identify strategies for optimizing virtual care in this setting. METHODS: The scoping review followed Joanna Briggs Institute (JBI) methodology for scoping reviews. A comprehensive search strategy was employed to identify studies across MEDLINE, Embase, CINAHL, Scopus, and grey literature sources. Two levels of screening were performed, and data were extracted using a pre-specified form. The data were analyzed through qualitative content analysis, and the PRISMA-ScR was used to report the results. RESULTS: A total of 3580 citations were assessed and 32 studies were included in the review. The qualitative data were summarized into five categories: (1) virtual care tools and technologies used in community pharmacy, (2) purpose of virtual care, (3) barriers to using virtual care, (4) facilitators of virtual care adoption, and (5) strategies to optimize virtual care use. CONCLUSION: Virtual care in community pharmacy showed promise in enhancing pharmacy services. Despite operational barriers and inequities in access, facilitators such as adequate training and technological advancements supported its implementation. Future efforts should address these challenges and refine virtual care for broader and equitable integration.
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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 | 0,015 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».