Community pharmacists’ practices and clinical reasoning towards hospital discharge prescription: a study using simulations and retrospective think-aloud methodology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The roles of community pharmacists have evolved from dispensing medications to clinical decision makers. This shift requires a clearer understanding of pharmacists' clinical reasoning. Managing hospital discharge prescriptions requires analytical reasoning to ensure patient safety through medication reconciliation and patient education. AIM: This study assessed community pharmacists' practices and their clinical reasoning towards hospital discharge prescriptions. METHOD: This mixed-method study consisted of two phases. First, community pharmacists participated in a simulated encounter in their pharmacy, where a patient presented a discharge prescription. Their practices and the structure of the encounter were assessed using a structured checklist of practices adapted from the MEDICODE checklist. Following the simulation, participants verbalised their thought processes in a retrospective think-aloud session. These semi-structured interviews were transcribed and analysed using both inductive and deductive qualitative methods. Charlin et al.'s model was used to assess clinical reasoning, while the Calgary-Cambridge model evaluated communication structure. RESULTS: Among 14 participating pharmacists, 13 performed medication reconciliation, and 10 contacted the simulated prescriber to address discrepancies. While most provided adherence aids, only seven assessed non-adherence, and five actively collaborated with the patient. Pharmacists exhibited diverse interview structures, often revisiting previous discussion points. Clinical reasoning misconceptions, such as assumptions or premature closure, were observed at multiple stages of the clinical reasoning process. CONCLUSION: Community pharmacists demonstrate strong medication-related skills but face challenges in clinical reasoning for discharge prescriptions. Clinical reasoning training, semi-structured consultations, and greater patient engagement would help tailor and improve post-discharge care.
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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 | 0,009 | 0,233 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».