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Enregistrement W2729184525 · doi:10.1684/mst.2017.0682

Private pharmacy staff in five main towns in Benin, Burkina Faso, and Mali: knowledge and practices concerning malaria care in 2014

2017· article· en· W2729184525 sur OpenAlexaboutno aff
Habib GANFON, Thierno Diallo, C Nanga, Norbert Coulibaly, V Benao, Giraud Ekanmian, A Sandouidi, E. Motte Garcia

Notice bibliographique

RevueMédecine et Santé Tropicales · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalariaPharmacyQuarter (Canadian coin)Family medicinePrivate sectorMedicineArtemisininIntervention (counseling)Environmental healthSubsidySocioeconomicsNursingGeographyEconomic growthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Global Fund's involvement in the fight against malaria has led to significant improvements, but mostly through programs supporting public-sector health facilities and personnel. The authors report the results of the preliminary survey preceding their intervention with private pharmacies. A simple random sampling technique was used to select the sample of pharmacies in urban areas in Burkina Faso, Benin, and Mali. A pretested questionnaire was administered to the supervisor present in each pharmacy at the time of the survey. Data were collected by local students in the first quarter of 2014. In all, 94 pharmacies were surveyed, representing 17.6% of all the pharmacies in these 5 cities. Among the participants, 84% knew about the national malaria control program, and 77.7% about artemisinin-based combination therapy (ACT), while 38.8% knew the national protocols. Licensed pharmacists had a better knowledge of ACT than their assistants, and training improved knowledge of treatment for uncomplicated malaria episodes. These pharmacists and assistants would like to be more involved in the fight against malaria. They are ready to advise ACT when appropriate after rapid detection tests. It is necessary to find resources for subsidized inputs in the private sector to make these drugs and tests more accessible for all patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,356 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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