Vers une communication efficace en pharmacie : une approche par contextualisation de l’interaction pharmacien-patient
Bibliographic record
Abstract
La communication pharmacien-patient est un élément essentiel de la pratique du pharmacien pour encourager une utilisation appropriée des médicaments et parvenir au succès thérapeutique du patient. L’objectif de notre recherche est de comprendre comment les éléments du contexte dans lequel se situe la communication pharmacien-patient jouent sur la communication entre ces acteurs en contexte de maladie chronique. Notre recherche mobilise le modèle écologique de l’interaction médecin-patient de Street, où les contextes interpersonnel, médiatique, culturel, politico-légal et organisationnel sont pris en compte. Nous nous appuyons sur une approche qualitative par entretiens semi-dirigés auprès de sept patients et six pharmaciens pratiquant en pharmacie communautaire, et avons réalisé une analyse de contenu thématique des verbatim. Nos résultats indiquent que différents éléments limitent l’échange en pharmacie : des écarts entre les représentations des rôles, le manque de confidentialité et les contraintes de temps des pharmaciens. Par ailleurs, l’essor d’Internet et l’évolution du contexte politico-légal semblent avoir des répercussions sur la relation pharmacien-patient encore largement inexplorées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.036 | 0.045 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.018 |
| Open science | 0.003 | 0.012 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".