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Enregistrement W6889137699 · doi:10.25384/sage.c.4457222

Community pharmacists’ experiences with the Saskatchewan Medication Assessment Program

2019· other· en· W6889137699 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSage Journals Data · 2019
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommunity pharmacyLikert scalePharmacyCommunity pharmacistScale (ratio)PharmacistService (business)Medication therapy management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background:The Saskatchewan Medication Assessment Program (SMAP) is a publicly funded community pharmacy–based medication assessment service with limited previous evaluation. The purpose of this study was to explore community pharmacists’ experiences with the SMAP.Methods:Online, self-administered questionnaire that consisted of a combination of 53 Likert scale and free-text questions. All licensed pharmacists who were practising in a community pharmacy setting in Saskatchewan were eligible to participate.Results:Response rate was 20.3% (n = 228/1124). Most respondents agreed that the SMAP is achieving all of its intended purposes. For example, 89.7% agreed that the SMAP improved medication safety for patients who receive the service. Most pharmacists enjoyed performing the assessments (84.6%) and were confident in their ability to identify drug-related problems (88.3%). Pharmacists reported lack of time, patients having difficulty coming to the pharmacy and restrictive eligibility criteria as the top barriers to the SMAP. Good teamwork, employer support and personal professional commitment were the top recognized facilitators. Respondents made several suggestions to improve the SMAP in the free-text areas of the questionnaire.Conclusions:Community pharmacists in Saskatchewan were positive and confident about performing medication assessments, and most agreed that the SMAP is achieving all of the intended purposes. Respondents also identified several barriers to providing SMAP services, which have resulted in specific recommendations that should be addressed to improve the program.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0090,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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