Influence of NAFDAC Mobile Drugs Authentication Service on the Use of Fake Drugs Among Consumers in Southeast Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This paper investigates the influence of Mobile Authentication Service (MAS) in eliminating the consumption of fake/counterfeit drugs in South-east Nigeria. METHODS: 1000 respondents were randomly selected in the five states of the South-east as study sample, while a structured questionnaire was used for collecting data. SPSS version 20.0 was used to analyse the data. RESULTS: Analysis results reveal that there is a low level of MAS scheme awareness while few persons operate the MAS scheme. It further reveals that MAS scheme made no impact on the distribution and consumption of fake/counterfeit drugs. It also reveals people’s inability to procure appropriate phone technology, poor network services, and low level of MAS scheme media awareness campaign was responsible for MAS scheme ineffectiveness. CONCLUSION: NAFDAC MAS scheme has not reduced or eliminated the production, distribution and consumption of fake/counterfeit drugs in the South-east Nigeria. This is because of inappropriate media awareness campaign, people’s inability to procure the appropriate phone technology and access good network services required to operate the MAS scheme. This paper recommends appropriate massive media awareness campaign on the MAS Scheme, modernisation of MAS scheme software to accommodate lower level of phone technology, and improved network access as panacea for MAS scheme effectiveness.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».