What do children know about medications? A review of the literature to guide clinical practice.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To guide physicians in their communications with children about medications. QUALITY OF EVIDENCE: PubMed, EMBASE, and the Cochrane Library were searched from 1980 up to August 2009 for qualitative and quantitative research that investigated children's knowledge of and beliefs about medications (levels of evidence II and III). Findings presented relate to healthy children aged 6 to 12 years old unless stated otherwise. MAIN MESSAGE: In order to improve children's use of medicine, experts suggest that physicians communicate directly with children about medications, instead of communicating only with parents or caregivers. Children as young as 6 years old form opinions about medications, and many of these opinions persist in the adult population. This article reviews what we know about how children identify medication; children's fear of medication; how they believe medication works; and their understanding of the medication-related concepts of medication efficacy, side effects, and treatment compliance. This knowledge will help physicians communicate more effectively with children about their medications. CONCLUSION: Family physicians can help children understand why they take medicine and how to use it appropriately starting at an early age. This early training might affect their medication-taking behaviour throughout their adult lives. Studies in Canada are needed to further understand children's beliefs about medication and to see if these beliefs correlate with international data.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».