Impact of a Layered Learning Practice Model on Delivery of Clinical Pharmacy Key Performance Indicators under a Tertiary Care Centre Oncology Service
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Abstract
ABSTRACTBackground: The layered learning practice model (LLPM), within which a pharmacist supervises both a pharmacy resident and a student, mitigates the growing demand for clinical rotations that has accompanied national expansion of Doctor of Pharmacy programs. A Canadian collaborative of hospital pharmacists established consensus on 8 clinical pharmacy key performance indicators (cpKPIs), activities associated with improved patient outcomes. Increased implementation of the LLPM alongside cpKPI measurement offers opportunities to compare the LLPM with standard practice in terms of pharmaceutical care delivery. Objective: To quantify clinical productivity, as measured by proportions of eligible patients receiving cpKPIs and absolute numbers of completed cpKPIs, across scenarios involving pharmacists working with and without pharmacy learners.Methods: In this retrospective observational study, pharmacy students, pharmacy residents, and pharmacists recorded completion of 7 cpKPIs for oncology inpatients over a total of 6 months in 2017 and 2018. Clinical productivity was described across the following 3 scenarios: presence of one or more pharmacists with one resident and one or more students (P-R-S); presence of one or more pharmacists with one or more students (P-S); and presence of one or more pharmacists only (P; standard practice). Results: During the study, there were 685 recorded admissions to the inpatient oncology service. Generally, the proportions of patients who received cpKPIs were similar for scenarios with and without pharmacy learners present. Standardized to 20 pharmacist workdays, the total number of cpKPIs 1, 2, 3, 5, 6, and 7 (255 with P-R-S scenario, 281 with P-S scenario, and 258 with P scenario) and the total number of drug therapy problems resolved (i.e., cpKPI 3; 153 with P-R-S scenario, 180 with P-S scenario, and 149 with P scenario) were similar across the scenarios. Scenario P had fewer admitted patients per pharmacist workday (3.2) than scenarios P-S and P-R-S (3.4 and 3.7, respectively), which may have contributed to a trend toward greater proportions of patients receiving cpKPIs under scenario P.Conclusions: Compared with standard practice, integration of pharmacy learners within an oncology unit did not appear to impair clinical productivity, as demonstrated by the comparable proportions of patients receiving cpKPIs and the total number of completed cpKPIs.RÉSUMÉContexte : Le modèle de pratique avec apprentissage à plusieurs niveaux (traduction libre de : Layered Learning Practice Model, [LLPM]), où un pharmacien supervise un résident et un étudiant en pharmacie, permet de réduire la demande croissante de stages cliniques qui a suivi le développement national des programmes de doctorat en pharmacie. Un regroupement canadien composé de pharmaciens d’hôpitaux a établi un consensus sur huit indicateurs clés de rendement relatifs à la pharmacie clinique (ICRpc), activités associées à l’amélioration des résultats thérapeutiques. L’accélération de la mise en œuvre du LLPM, parallèlement à l’évaluation des ICRpc, offre des occasions de comparer le LLPM aux pratiques courantes en ce qui a trait à la prestation de soins pharmaceutiques.Objectif : Quantifier la productivité clinique, en fonction des proportions de patients admissibles, profitant des ICRpc et des nombres absolus d’ICRpc évalués, dans des scénarios où les pharmaciens travaillent ou non avec des étudiants ou des résidents.Méthodes : Dans la présente étude d’observation rétrospective, des étudiants et des résidents en pharmacie ainsi que des pharmaciens ont enregistré l’évaluation complète de sept ICRpc pour des patients hospitalisés en oncologie sur une durée totale de six mois en 2017 et 2018. La productivité clinique a été décrite à l’intérieur des trois scénarios suivants : participation d’au moins un pharmacien accompagné d’au moins un résident et un étudiant (P-R-É); participation d’au moins un pharmacien accompagné d’au moins un étudiant (P-É); et participation d’au moins un pharmacien, sans étudiant ou résident (P : pratique courante). Résultats : Au cours de l’étude, on a enregistré 685 admissions au service d’hospitalisation en oncologie. Généralement, les proportions de patients profitant des ICRpc étaient semblables dans les trois scénarios. Basé sur une unité de mesure de 20 jours de travail de pharmacien, le nombre total d’ICRpc 1, 2, 3, 5, 6 et 7 (255 pour le scénario P-R-É, 281 pour le scénario P-É et 258 pour le scénario P) et le nombre total de problèmes pharmacothérapeutiques réglés (c’est-à-dire ICRpc 3; 153 pour le scénario P-R-É, 180 pour le scénario P-É et 149 pour le scénario P) étaient semblables dans les différents scénarios. Le scénario P présentait moins de patients admis par jours de travail de pharmacien (3,2) que les scénarios P-É et P-R-É (respectivement 3,4 et 3,7), ce qui peut avoir contribué à créer une tendance montrant une plus grande proportion de patients profitant des ICRpc dans le scénario P.Conclusions : Comparée à la pratique courante, l’intégration d’étudiants ou de résidents en pharmacie dans un service d’oncologie ne semblait pas réduire la productivité clinique, comme l’illustrent les proportions comparables de patients profitant d’ICRpc et le nombre total d’ICRpc évalués.
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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 | 0.007 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".