A Study on the Factors Affecting the Prescription of Injection Medicines in Iran: A Policy Making Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIM: Inappropriate prescribing injection medicines can reduce the quality of medical care, patient safety, and leads to a waste of resources. Sufficient evidence is not available in developing countries to persuade policy-makers to promote rational drug prescription. The objective of this study is to assess some factors affecting the prescription of the injection medicines in Iran. METHODS: In this descriptive-analytic study, the data of 91,994,667 selected prescription letters were collected by the Ministry of the Health and Medical Education (MOHME) throughout the country at the year 2011 which were analyzed through a logarithmic regression model. RESULTS: Results of the study show that the percentage of the prescription letters containing injection items varied from 27 percent (in Yazd) to 57 percent (in Ilam). Also the impact of price on the prescription of the injection medicines was not significant (P=0.55). But the impact of the prescription of antibiotics and corticosteroid on injections were significant (P>0.05) and equal 0.44 and 0.65 respectively. CONCLUSION: Increasing price of injection medicines as a policy towards reducing consumptions cannot be a successful policy. But reducing the use of antibiotics and corticosteroids can be a more effective policy to reduce the use of injection medicines.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».