Development of a Competency Assessment Framework for Pharmacy Residents Participating in High-Fidelity Simulation and Creation of the SIMPHARM Assessment Tool
Bibliographic record
Abstract
Background: Simulations are used to improve professional practice across multiple health professions; however, the application of simulations in pharmacy curricula has been limited by a lack of evidence. Objectives: To delineate the competencies of pharmacy residents needed to assess their progress while participating in a high-fidelity simulation training program and to create a reliable assessment tool based on these competencies. Methods: A literature review was conducted, followed by application of a modified Delphi method. An assessment tool based on the results of these activities was drafted (in French). A second modified Delphi process was carried out to assess the reliability of the tool, and the tool was modified accordingly. Results: The literature search yielded a total of 2670 articles, of which 289 were included for analysis. The first modified Delphi process involved 19 experts in the first round and 10 experts in the second round. The Cronbach α was 0.866 (95% confidence interval [CI] 0.713–0.960), indicating good reliability. A total of 7 competencies were retained for inclusion in the SIMPHARM assessment tool: professionalism, leadership, teamwork, communication, critical thinking, preparation and packaging of medications, and pharmaceutical calculations. The second modified Delphi process involved 9 experts in the first round and 11 experts in the second round. The final Cronbach α was 0.877 (95% CI 0.741–0.960). Conclusions: To the authors’ knowledge, this was one of the largest studies exploring pharmacy competencies in the context of simulations. This work yielded a reliable framework for the assessment of pharmacy residents’ competencies. This assessment tool may help evaluators in assessing the competencies of pharmacy trainees after simulation training. Keywords: assessment tool, competencies, high-fidelity simulation, nontechnical skills, pharmacy RÉSUMÉ Contexte : Les simulations sont utilisées dans le but d’améliorer la pratique professionnelle de plusieurs professions de la santé; cependant, le manque de données probantes limite leur application dans les programmes d’enseignement en pharmacie. Objectifs : Décrire les compétences nécessaires pour évaluer le progrès des résidents en pharmacie qui participent à une formation basée sur un programme de simulation haute-fidélité; et mettre au point un outil d’évaluation fiable qui se base sur ces compétences. Méthodologie : Une revue de littérature a été effectuée, avant d’appliquer une méthode Delphi modifiée et de faire l’ébauche d’un outil d’évaluation (en français) basé sur les résultats de ces activités. Une deuxième méthode Delphi modifiée a été appliquée pour évaluer la fiabilité de l’outil et celui-ci a fait l’objet de modifications en conséquence. Résultats : La revue de littérature a donné un total de 2670 articles, parmi lesquels 289 ont été inclus à des fins d’analyse. La première méthode Delphi modifiée a impliqué 19 experts pour la première phase, et 10 pour la seconde. Le coefficient alpha de Cronbach était de 0,866 (intervalle de confiance [IC] à 95 % 0,713–0,960), indiquant une bonne fiabilité. Au total, 7 compétences à inclure dans l’outil d’évaluation ont été retenues : professionnalisme, leadership, travail d’équipe, communication, pensée critique, préparation et conditionnement des médicaments, et calculs pharmaceutiques. La deuxième méthode Delphi modifiée impliquait quant à elle 9 experts pour la première phase et 11 pour la seconde. Le coefficient alpha de Cronbach final était de 0,877 (IC à 95 % 0,741–0,960). Conclusions : À la connaissance des auteurs, cette étude était l’une des plus importantes se penchant sur les compétences en pharmacie dans le contexte des simulations. Ce travail a donné lieu à un cadre de référence fiable pour évaluer les compétences des résidents en pharmacie. Cet outil d’évaluation pourrait aider les évaluateurs à évaluer les compétences des stagiaires à la suite d’une formation par simulation. Mots-clés : outil d’évaluation, compétences, simulation haute-fidélité, compétences non techniques, pharmacie
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 | 0.084 | 0.095 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.013 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.004 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".