Interactions between patent medicine vendors and customers in urban and rural Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Patent medicine vendors (PMVs) supply a large portion of the drugs used by the public in African countries to treat their illnesses. Little has been reported about what actually transpires between PMVs and their customers, but nevertheless, concerns have been raised about the potential for abuse of their position. This study conducted 720 observations of PMV-customer interaction in 444 medicine shops in both the metropolis of Ibadan and the rural town of Igbo-Ora in Oyo State, Nigeria. Each interaction lasted 2 minutes on average. A quarter of the customers shared their illness problems with the shop attendant, 9% presented a prescription and the majority simply requested items for purchase. Most customers (73%) were buying drugs for themselves, while the remainder had been sent to purchase for another person. The former were more likely to be adults, while the latter were more often children and adolescents. The most common PMV behaviours are: selling the requested medicine (69%), giving their own suggestions to the customer (30%), asking questions about the illness (19%) and providing instructions on how to take the medicine (21%). Only three referrals were observed. The large number of specific drug requests was evidence of a public that was actively involved in self-care, and thus the major role of the PMV appeared to be one of salesperson meeting that need. A second role became evident when the customer actually complained about his/her illness, a practice associated with the more active PMVs who asked questions, gave suggestions and provided information. These PMV roles can be enhanced through consumer education, PMV training and policy changes to standardize and legitimize PMV contributions to primary health care.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».