Consumer-perceived risks and choices about pharmaceuticals in the environment: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is increasing concern that pollution from pharmaceuticals used in human medicine and agriculture can be a threat to the environment. Little is known, however, if people are aware that pharmaceuticals may have a detrimental influence on the environment. The present study examines people's risk perception and choices in regard to environmental risks of pharmaceuticals used in human medicine and for agricultural purposes. METHODS: A representative sample of the U.S. population (N = 640) was surveyed. Respondents completed a hypothetical choice task that involved tradeoffs between human and environmental health. In addition, it was examined how much people would support an environment policy related to drug regulation. RESULTS: For agricultural pharmaceuticals, respondents reported a high level of satisfaction for a policy requiring farms to limit their use of antibiotics. In the domain of pharmaceuticals used in human medicine, we found that people were willing to consider environmental consequences when choosing a drug, but only when choices were made about treatment options for a rather harmless disease. In contrast, when decisions were made about treatment options for a severe disease, the drug's effectiveness was the most important criterion. CONCLUSIONS: It can be concluded that the environmental impact of a drug will be hardly considered in decisions about pharmaceuticals for severe diseases like cancer, and this may be due to the fact that these decisions are predominantly affective in nature. However, for less severe health risks, people are willing to balance health and environmental considerations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».