Rural women and pharmacologic therapy: needs and issues in rural Canada.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The needs and issues of rural women regarding pharmacologic information and therapy are rarely explored. We sought to explore the needs and issues of rural women in Canada regarding drug-related information and prescription and nonprescription pharmaceuticals. METHODS: We used the qualitative methodology of interpretive description. In-depth semistructured face-to-face interviews were conducted with 20 women aged 17-88 years who lived in rural southwestern Ontario. RESULTS: Although rural women accessed prescription medications, complementary and alternative medicine (CAM) was highly favoured, and alcohol and illicit drugs such as marijuana, crystal meth and cocaine were prevalent in rural communities. Factors that affected rural women's decisions about which medications to use included access to health care practitioners, costs of medications, experiences of family members and friends with prescribed and alternative medications, attitudes and approaches of health care providers and health store employees, and the women's own expectations and desires. Factors that affected the use of illicit drugs included availability, boredom, peer pressure and cultural norms. Rural factors that influenced access to drug information and use included presence or lack of confidential care, distance to resources, and presence, accessibility and acceptability of rural resources. CONCLUSION: Rural women use a variety of drug therapies and sources of information, and experience unique socioeconomic and environmental issues that affect access to appropriate drug-related information and therapies. Further research is needed to clarify and articulate pharmacologic needs, issues and solutions for women in diverse rural settings.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».