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Enregistrement W2747624958 · doi:10.5430/jha.v6n5p12

Drug utilization patterns of antidepressants in Federal Neuro-Psychiatric Hospital Lagos, Nigeria

2017· article· en· W2747624958 sur OpenAlexvenueno aff
Oyinlade Kehinde, Emmanuel N. Anyika, Isaac Okoh Abah

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Administration · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionMedicineDefined daily doseTricyclicDemographicsDrugEmergency medicinePsychiatryFamily medicinePharmacologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Backgroud: The paucity of information on prescribing patterns and use of antidepressants in accordance with practice guidelines necessitated this study in Nigeria.Objective: To assess the prescribing patterns of antidepressants, average cost of prescriptions and the index of rational drug prescribing (IRDP) in a Nigerian tertiary care hospital.Methods: A retrospective study which involved the assessment of 683 prescriptions and case records of patients who received antidepressants from 1st January 2013 to 31st December 2014 was conducted. Information on diagnosis, patients’ demographics, prescribing patterns and cost of medications was obtained therefrom. Compliance to the World Health Organization (WHO) prescribing indicators and Nigerian Standard Treatment Guidelines (STG) was assessed. The IRDP for antdepressants was determined using a validated mathematical model. The statistical analysis was performed using SPSS version 20.Results: Tricyclic antidepressants (TCAs) were the most commonly prescribed drug group (61.3%), followed by selective serotonin re-uptake inhibitors (SSRIs) with a total of 38.7%. On the average, three drugs were prescribed per prescription, while 60.3% and 38.3% of the drugs were prescribed from National Essential Medicine List (NEML) and STG respectively. The IRDP was 3.96 over 5 points. The average cost of drugs per prescription was 4.2 USD. The cost of drugs in the prescriptions written according to STG was lower compared to that in prescriptions not compliant with the STG (p < .001).Conclusions: TCAs are the most commonly prescribed antidepressants due to their affordability. The generic prescribing, medicines prescribed from the NEML and in compliance with the STG were less than the WHO standard. The rational drug use is suboptimal. Better prescribing habits, affordability and use of newer antidepressants should be encouraged by the hospital management.

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)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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