Post-pandemic opportunities for Canadian pharmacists: tackling mental health challenges and policy gaps through a social-ecological lens
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic was a stressful time for healthcare workers, including pharmacists. The pandemic brought new challenges compounded by pre-existing ones. As Canadian pharmacists assume greater responsibilities with the expansion of their scope of practice, it is essential to examine their mental health needs to ensure their success in the post-pandemic era. Guided by the Social Ecological Model, this qualitative study explored the mental health needs of pharmacists. Methods: Registered pharmacists across Canada were involved in one-on-one interviews, dyadic interviews, or focus groups. Data were transcribed and then analyzed using reflexive thematic analysis. Results: A total of 22 pharmacists across Canada were interviewed for this study. At the individual level, the need to prioritise mental health and maintain boundaries has emerged as a prominent theme. At the organisational level, (1) the need for employee retention strategies and quality staff and (2) the need to improve internal and external communication were two emerging themes. The need to perceive pharmacists' roles beyond dispensing was the central theme at the community level. Finally, the primary theme at the policy level was the need to integrate pharmacies within the broader healthcare system. Conclusion: With adequate resources, structural support, and targeted investments, pharmacists are well-positioned to alleviate healthcare pressures and expand their roles in meaningful and sustainable ways.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,042 | 0,024 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».