Is the level of knowledge a predictor of rational antibiotic use in Serbia?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The objective of this study was to investigate the knowledge, attitudes and behavior regarding antibiotics of the general population. METHODS: The study sample consisted of adult subjects who consulted general practitioners at health centers in Serbia and agreed to complete the questionnaire. A total of 668 questionnaires were distributed; 500 respondents completed the entire questionnaire (response rate 74.85%). RESULTS: The average age was 51.65 ± 16.56 years, 60.80% of the respondents were women. The median antibiotic knowledge score was 9. Predictors of adequate antibiotic knowledge were higher education level and a family member whose ocuppation was related to health-care. Overall, 58.4% of respondents believed that antibiotics could be used to treat common cold. Around a half of the respondents (47.2%) self-medicated with antibiotics at least once during their life-time, and around a quarter (24.2%) during the last treatment of infection. Patients with inadequate knowledge had 3 times higher chances of self-medicating with antibiotics compared to those with adequate knowledge. Although 98.20% of respondents claimed that antibiotic treatment should be started after a visit to a doctor and receiving a prescription, only 65.8% obtained antibiotics with prescription from a doctor during the last infection. CONCLUSIONS: Although these results demonstrate that respondents had a relatively adequate level of knowledge regarding antibiotics use, some areas of misconceptions and improper behavior were identified. Therefore, further rationalization should be focused on educational campaigns targeting the behavior of patients with regard to antibiotic use.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».