Competence in metered dose inhaler technique among dispensers in Mekelle
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inhaled medications are the cornerstone of asthma therapy. Metered dose inhaler technique is a widely used technique to administer medications like corticosteroids. Meanwhile, the health professionals and patients knowledge and practice towards this metered dose inhaler is quite deficient but arguably understood by policy makers or education expertise. OBJECTIVE: This study tried to assess the pharmacists and druggists competency on MDI who are the professionals at the front line to demonstrate and teach the technique for patients. METHOD: A cross sectional study was conducted among registered pharmacists and druggists from different public and private pharmacies and drug stores in Mekelle Town, Ethiopia from March to June, 2013. Evaluation tool was adapted from the National Asthma Education and Prevention Programmes of America (NAEPP) step criteria for the administration of a metered dose inhaler to score the knowledge/proficiency of use of MDIs by the subjects using two evaluators. RESULT: The mean score given by evaluators was 4.34 and 4.28 by evaluator I and II respectively. Of the 106 professionals took part in this research, based on the competency on essential steps for optimum therapeutic value of MDI, only 2 (1.9%) and 1 (0.9%) study participants had adequate competency in metered dose inhaler according to evaluator I and evaluator II respectively. The rest, irrespective of their age, sex, educational status and experience, did not achieve adequate score on MDI technique. Of the essential steps, only 25 (23.6%) and 16 (15.1%) participants breathed in and actuating the canister together according to evaluators I and II respectively. CONCLUSION: Very poor MDI technique was very common in this sample of healthcare providers. Despite involvement of all participants in patient counselling on inhalers, none of them were able to perform all steps correctly, which shows that patient may not have adequate instruction.
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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 | 0,000 |
| 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 ».