Recognition and reporting of suspected adverse drug reactions by surveyed healthcare professionals in Uganda: key determinants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess extent and determinants of past-month recognition of suspected adverse drug reactions (ADR) and past-year ADR reporting among healthcare professionals (HCPs) in Uganda. SETTING: Geographically diverse health facilities (public, private for-profit, private not-for-profit). PARTICIPANTS: Of 2000 questionnaires distributed, 1345 were completed: return rate of 67%. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Per cent HCPs who suspected ADR in the past month; reported ADR in the past year. RESULTS: Nurses were the majority (59%, 792/1345). Only half the respondents had heard about pharmacovigilance: 39% of nurses (295/763; 95% CI 35% to 42%), 70% otherwise (383/547; 95% CI 66% to 74%). One fifth (268/1289 or 21%; 95% CI 19% to 23%) had suspected an ADR in the previous 4 weeks, 111 of them were nurses; 15% (190/1296) had reported a suspected ADR in the past year, 103 of them were nurses. Past-month ADR suspicion was more likely by non-nurses (OR=1.7, 95% CI 1.16 to 2.40) and with medical research involvement (OR=1.5, 95% CI 1.05 to 2.15) but past-month receipt of patient ADR-complaint predominated (OR=19, 95% CI 14 to 28). Past-year ADR reporting was higher by hospital staff (OR=1.9, 95% CI 1.18 to 3.10), especially in medicine (OR=2.3, 95% CI 1.08 to 4.73); but lower from private for-profit health facilities (OR=0.5, 95% CI 0.28 to 0.77) and by older staff (OR=0.6, 95% CI 0.43 to 0.91); more likely by HCPs who had ever encountered a fatal ADR (OR=2.9, 95% CI 1.94 to 4.25), knew to whom to report (OR=1.7, 95% CI 1.18 to 2.46), or suggested how to improve ADR reporting (OR=1.6, 95% CI 1.04 to 2.49). Two attitudinal factors were important: diffidence and lethargy. CONCLUSIONS: One in five HCPs suspected an ADR in the past-month and one in seven reported ADR in the previous year. Empowering patients could strengthen ADR detection and reporting in Africa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».