Prevalence and Predictors of Self-Medication Practices in India: A Systematic Literature Review and Meta-Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Self-Medication (SM) is a practice of using medications to treat selfdiagnosed symptoms without a legitimate prescription by a health care professional. Alongside posing a burden on a patient, SM practices are associated with certain unfavourable health conditions such as drug-resistance, adverse effects, drug-interactions, including death. OBJECTIVE: To systematically review and quantify the prevalence of SM practices and its associated factors in India. METHODS: A comprehensive systematic search was performed using scientific databases such as PubMed and Cochrane library for the peer-reviewed research articles that were conducted in India without any language and date restrictions. Studies which were cross-sectional by design and assessing the prevalence and predictors of SM practices in India were considered for the review, and all the relevant articles were screened for their eligibility. RESULTS: Of 248 articles, a total of 17 articles comprising of 10,248 participants were included in the meta-analysis. Overall, the mean prevalence of SM practices in India was observed to be 53.57%. Familiarity with the medication appears to be a major reason to practice SM (PR: 30.45; 95% Confidence Interval [CI]: 17.08-43.82; 6 studies), and the practice was noticed more among individuals from a middle-lower class family with a prevalence rate of 26.31 (95%CI: 2.02-50.60; P<0.0001). Minor ailments were the primary reason for practicing SM (PR: 42.46; 95%CI: 21.87- 63.06), among which headache was the most commonly reported (PR: 41.53; 95%CI: 18.05-65.02). CONCLUSION: Self-medication practices are quite frequent in India. While NSAIDs and anti-allergens are the most frequently utilized self-medicated drugs used for headache and cold and cough.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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