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Enregistrement W2308684218 · doi:10.5539/gjhs.v8n11p150

Prevalence and Causes of Self Medication among Medical Students of Kerman University of Medical Sciences, Kerman, Iran

2016· article· en· W2308684218 sur OpenAlexvenueno aff
Marziyeh Zardosht, Maryam Dastoorpoor, Farzaneh Bani Hashemi, Fatemeh Estebsari, Ensiyeh Jamshidi, Abbas Abbasi-Ghahramanloo, Payam Khazaeli

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKerman University of Medical SciencesUniversity of BahrainArabian Gulf University
Mots-clésSelf-medicationMedicineCross-sectional studyAnalysis of varianceFamily medicineTraditional medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p><strong>BACKGROUND:</strong> Self-medication is a public health concern because of drug misuse/abuse and its medical, social and psychological problems.</p><p><strong>AIM: </strong>Given the growing prevalence of self-medication, the present study aims to determine the prevalence and causes of self-medication among students of Kerman University of Medical Sciences.</p><p><strong>METHOD:</strong> This cross-sectional study was conducted in 2014 on 550 students who were selected through multistage sampling from Kerman University of Medical Sciences, Kerman, in southeast Iran. Data was collected through a self-report questionnaire. Test-retest reliability and content validity of this questionnaire were confirmed. Data analysis was carried out using descriptive and inferential statistics via t-test and analysis of variance (ANOVA).<strong></strong></p><p><strong>RESULTS:</strong> The prevalence of self-medication among students was 50.2%. The most common cause of self-medication was related to students' knowledge about the diseases and medications (58.7%). The majority of drugs consumed arbitrarily included cough and cold medications (94.5%); analgesics (89.9%); antihistamines (80.0%); herbal drugs and distillates (78.9%); vitamins, minerals, dietary supplements and energizers (71.5%); antibiotics (61.8%); and gastrointestinal drugs (54.9%), respectively. The most common illness that led to self-medication was the common cold (95.4%), and the most important source of information regarding self-medication was the students’ own scientific knowledge of medical drugs (80.6%).</p><p><strong>CONCLUSION:</strong> Due to the adverse effects of self-medication, drug dependency, and microbial resistance and the relatively high prevalence of self-medication among students in this study, it would be advisable to organize awareness campaigns to further educate students about self-medication.</p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,006
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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