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Enregistrement W2897803116 · doi:10.1002/jppr.1431

Caregivers’ knowledge about children's paracetamol

2018· article· en· W2897803116 sur OpenAlexaboutno aff
Judy Mullan, Pippa Burns, Danielle Sargeant

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy Practice and Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Sedative Agents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuarter (Canadian coin)Adverse effectAcetaminophenFamily medicineLiteracyPediatricsEmergency medicineMedical emergencyAnesthesiaPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although safe, paracetamol, commonly used in children, can cause adverse events if not administered correctly. This research aimed to investigate caregivers' knowledge about children's paracetamol. A convenience sample of caregivers who had purchased Children's Panadol were asked to complete an online survey, assessing their knowledge of paracetamol. Most of the 174 respondents were female (93.7%), highly‐educated (72.4%) with adequate functional health literacy (85.6%). Almost all respondents correctly identified that Children's Panadol contained paracetamol (96.6%). However, approximately a quarter of them did not know the maximum daily dose (26.4%), just under half (46%) did not know how many days this dose could be safely given, and over one‐third (37.4%) did not know that liver toxicity could result from overdose. These findings suggest that adult caregivers administering paracetamol to children have gaps in their knowledge. Strategies to help improve caregiver's knowledge about the correct and safe administration of children's paracetamol need to be considered.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,599
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,384 · 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'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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