A qualitative exploration of pharmacists' roles in centralised vaccination centres during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The COVID-19 pandemic prompted rapid implementation of public health interventions aimed at protecting population health. In Ireland, mass vaccination was integral to the national response. Pharmacists played key roles in the safe delivery of vaccines within centralised vaccination centres (CVCs), particularly medicines management and vaccine stewardship. This study aimed to explore pharmacists' motivations for taking on these roles, explore their experiences and identify how their learning may inform the future development of pharmacy practice and education in Ireland, with a view to strengthening preparedness for future public health emergencies. Methods: A qualitative case study methodology design was employed, using semi-structured interviews for data collection. Fourteen pharmacists were recruited, with eleven included in the final analysis. Interviews were transcribed verbatim and analysed thematically.Findings.Three primary themes were developed from the data: (1) A Sense of Duty and Opportunity, (2) Navigating the Frontline: Challenges and Adaptation, and (3) Professional Growth and Future Directions. Pharmacists reported some challenges working in high-pressure, fast-changing, multidisciplinary environments. Their experiences highlighted the evolving scope of pharmacy practice and the unique contribution pharmacists can make within multidisciplinary teams (MDTs) in national-level public health responses. Conclusions: Pharmacists' involvement in CVCs provided opportunities to develop and showcase their professional competencies in MDTs, notwithstanding challenges associated with the role. The findings also emphasise the importance of effective multidisciplinary teamwork and mutual respect among healthcare professionals. A continued focus on interprofessional learning and practice, alongside expansion and recognition of the pharmacists' roles, may enhance preparedness for future public health emergencies.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».