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Enregistrement W2124291766 · doi:10.1186/2193-1801-2-163

Pharmacist-led medication-related needs assessment in rural Ghana

2013· article· en· W2124291766 sur OpenAlexaff
Kyle John Wilby, Jill Lacey

Notice bibliographique

RevueSpringerPlus · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensSaskatoon Medical ImagingSaskatchewan Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThematic analysisPharmacyPsychological interventionFocus groupPharmacistDispensaryHealth careNursingQualitative researchNeeds assessmentRural healthRural areaMedical educationBusinessEconomic growthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Access to both essential and non-essential medications is increasing worldwide. While increased drug access is a positive development, many countries lack the infrastructure for appropriate distribution, administration, and monitoring of drug therapy. The objective of this study was to assess medication and pharmacy-related needs in the rural Ashanti Region of Ghana and to determine barriers of achieving optimal health outcomes in this region. Qualitative domains and associated themes were identified by observations from integration into community culture and from conduction of semi-structured interviews with local community leaders, health workers, or those with knowledge of health-related issues. Eight semi-structured interviews were completed and four thematic domains were identified; access to care, resource shortages, medication safety, and education/training. Barriers and challenges identified under each thematic domain included (but were not limited to) availability of clean water sources, shortages of medications and diagnostic equipment, financial considerations, misunderstanding of medication indications and directions for use, and shortages of qualified pharmacy or dispensary staff. Most respondents also expressed a need for continuing education and training of healthcare personnel. It can be concluded that there is a need for development of health services related to medications. Locally supported interventions and future research should focus on barriers and challenges identified from the thematic domains.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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