Global bibliometric analysis of pharmacists’ competency exam and educational trends
Notice bibliographique
Résumé
In 2020, data from 194 WHO countries showed 51 million health workers, including 3.7 million pharmacists, emphasizing competency-based education (CBE) and demanding competency exams in each country. Therefore, this research aimed to map global trends, international relationships, and differences in pharmacists’ competency exam methods using bibliometric analysis. A bibliometric analysis of 597 articles published between 2014 and 2024 in Scopus and Web of Science was conducted using RStudio and Bibliometric, including performance analysis, science mapping, as well as network analysis to uncover publication trends, research clusters, and knowledge differences. Findings showed that the United States led in publication volume (330 articles), followed by Canada and Saudi Arabia. International partnerships were present in 13.57% of publications, with Saudi Arabia showing a particularly high cross-country relationship rate. During this research, dominant themes included pharmacy education, structured clinical exams, and interprofessional relationships. The American Journal of Pharmaceutical Education was the most prolific source, reflecting a focus on advancing competency-based learning. This research identified disparities in pharmacists’ competency exam methods and showed the need for standardized global frameworks associated with local contexts. Innovations such as AI-driven assessments and interprofessional education offered promising solutions for improving competency evaluation. In addition, recommendations included improving the relationship between academic institutions and regulatory bodies, incorporating advanced technologies, as well as associating exams with healthcare needs to improve the quality of pharmacists’ education. By addressing knowledge differences and promoting innovative assessment strategies, this research contributed to global efforts in strengthening pharmacists’ competencies and advancing equitable and high-quality education according to the Sustainable Development Goals (SDGs).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».