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Enregistrement W2129745509 · doi:10.4321/s1886-36552007000100006

Consumption of antibiotics in a small Pacific island nation: Samoa

2007· article· en· W2129745509 sur OpenAlexaboutno aff
Pauline Norris, Hong Anh Thi Nguyen

Notice bibliographique

RevuePharmacy Practice · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Research Council of New ZealandUniversity of Otago
Mots-clésMedicineMedical prescriptionAntibioticsPharmacyEnvironmental healthHospital pharmacyQuarter (Canadian coin)Consumption (sociology)Antibiotic resistanceFamily medicineGeographyNursingMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High levels of antibiotic use contribute to development of antibiotic resistance. There is little known about levels of antibiotic use in Samoa, although anecdotally, there are high levels of use, and a strain of methicillin-resistant Staphylococcus aureus may have developed there. The study aimed to gather basic data on levels of antibiotic use in Samoa. All those who import medicines into Samoa were interviewed; invoices, prescription records in hospitals, pharmacies and health centres were reviewed; and prospective observation was carried out in private pharmacies. Analysis of orders made in one year provided an estimate of overall antibiotic consumption of 37.3 Defined Daily Doses (DDDs) per 1000 inhabitant days. Penicillins comprised 63% of DDDs used. Antibiotics were around a third of all prescribed drugs in hospitals and pharmacies, and 44% of those dispensed in health centres. Approximately two-thirds of prescriptions dispensed included an antibiotic. A quarter of antibiotic sales in pharmacies were without a prescription. Samoa has high rates of use of antibiotics and very high reliance on penicillins, compared to other developing countries. Levels of prescribing are high compared with other developing nations. It is feasible to calculate total consumption of medicines in very small developing nations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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