Prevalence and Causes of Self Medication among Medical Students of Kerman University of Medical Sciences, Kerman, Iran
Notice bibliographique
Résumé
<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>
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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 | 0,004 | 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 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».