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Enregistrement W2782825978

KNOWLEDGE, ATTITUDE AND PRACTICE TOWARDS DISCARDING UNWANTED HOUSEHOLD MEDICINES AMONG UNIVERSITY STUDENTS IN WESTERN REGION, KSA

2014· article· en· W2782825978 sur OpenAlexaboutno aff
Qasem Abdallah, M Al-Haddad, Omar H. M. Al-Khathami, Omar H. H. Al-Kherish, Khaled M. T. Al-Marri, Mohammaed F. K. Al-Matani, Amjad M AlRashed

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Pharmacy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare and Environmental Waste Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDispose patternQuarter (Canadian coin)Environmental healthSystematic samplingDrugMedicineBusinessFamily medicineGeographyEngineeringWaste managementPharmacology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Impropriate disposal of medicines can lead to increase security, health and environmental risks. In this study, we evaluated the awareness and pattern of practice regarding drug disposal among university students in the Western Region of Saudi Arabia. A Cross-sectional research design using convenience sampling technique was used in this study. 1446 respondents successfully responded to this study.More than Three quarter (76.9%) of which have had the experience of discarding drugs. Discarding unwanted medicines via household waste baskets was the most popular method followed by disposing drugs via drainage. Only a quarter of respondents have previously received information about how to dispose medicines. Drug dosage form and amount of drug were important factors.Low awareness level of respondents and the lack of systems instructing the re-collection of unwanted household medicines may be the main reasons linked to theirrational method of drug disposal. Not failing the importance of awareness programs, introducing such drug-disposal systems would improve the outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,337 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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