Pattern of prescribing psychotropics in the outpatient department of a tertiary psychiatric hospital
Notice bibliographique
Résumé
Pattern of prescriptions for psychiatric patients varies which is influenced by patient variation, types of disorders, cultural and environmental influences, socioeconomic status, availability of drugs and psychiatrists own preference. The aim of this study was to determine the patterns of prescribing psychotropic drugs in psychiatry Outpatient Department (OPD) in a tertiary care hospital. The cross-sectional study was conducted in the OPD of National Institute of Mental Health (NIMH), Dhaka from January to June, 2016. In the study, the prescriptions prescribed by psychiatrists were considered as study population. Using convenient sampling method, data were collected by observation using checklist from selected 604 latest prescriptions prescribed by psychiatrists in OPD of NIMH for the patients coming there for treatment. The data on the psychotropic drugs collected for the study were antipsychotics, antidepressants, mood stabilizers and sedative-hypnotics. Results showed that a total of 1802 psychotropic drugs were prescribed with an average of 2.98 psychotropics per prescription. The most common drug group prescribed was antipsychotics (44.8%). Majority (49.7%) of the prescriptions contained 3 psychotropics simultaneously. Most common (27.8%) combination was that of antipsychotics and sedativehypnotics. Dosage regimen was twice/day for the majority (55.6%). There was a combination of oral and parenteral drugs in 48.3% of prescriptions. All the drugs were prescribed by brand names. There was no diagnosis written in 60.9% of the prescriptions. The prescription pattern was not rational and this should be intervened by educating prescribers about rational prescribing in psychiatry.Bang J Psychiatry June 2015; 29(1): 10-13
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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 | 0,001 | 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 ».