[Drug prescription practices in public medical centres in Gabon].
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT OF THE PROBLEM: Inappropriate drug use constitutes a major problem of health programs in developing countries. The objective of this study was to describe and assess the quality of drug prescription practices in public medical centres in Gabon. METHOD: Using the Drug Use Prescribing Indicators developed collaboratively by the World Health Organization (WHO) and the International Network for Rational Use of Drugs (INRUD), we retrospectively evaluated the drugs prescribed during 1,200 randomly selected outpatient consultations that took place in 20 randomly selected public medical centres during the period between July 1, 1997 and June 30, 1998. RESULTS: A total of 3,054 drugs were prescribed during the 1,200 consultations under study, for an average of 2.6 (Standard Deviation: +/- 1.2) drugs per consultation. Of all the drugs prescribed, 13.5% (95% Confidence Interval (CI): 12.3-14.7) were prescribed under their international nonproprietary name (INN), while 57.1% (CI: 55.3-58.9) appeared on the national list of essential drugs. 64.5% (CI: 61.8-67.2) consultations resulted in the prescription of an antibiotic, while 21.8 % (CI: 19.5-24.1) led to the prescription of at least one injection. On average, six key drugs out of eleven were available in the medical centres visited. CONCLUSION: The results of this study suggest that drug prescriptions are far from optimal in the public medical centers in Gabon. Among other things, the prescription of drugs under their INN is very low. These findings highlight the need to develop and implement programs that seek to improve the quality of drug prescriptions in Gabon.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».