The Prevalence of Self-Medication With Painkillers Among Iraqi Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of painkillers is widespread worldwide, some people experience unwanted side effects, and some may overuse them. Self-medication is the selection and use of medicines by individuals to treat self-recognized illnesses and collateral symptoms.   OBJECTIVES: We aim to determine the prevalence and pattern of self-medication with painkillers among a population of undergraduate medical students in Baghdad. METHODS: We carried out a cross-sectional study, via convenient sampling, among 502 medical students (n=502) from the University of Baghdad, Al-Mustansirya University, Al-Kindy University, Al-Nahrain University, and Al-Iraqia University. We distributed an anonymous online questionnaire to the students. The survey included questions on demographic variables and information on self-medicating with painkillers during the academic year of 2018-2019. RESULTS: The prevalence of use of painkillers was 68.73%, 73% were females, and 27% were males. There was a statistically significant association between gender and the use of analgesics. Still, there was no statistically significant association between the academic level of students and analgesic use. The frequency of analgesic use per month was less than once (34.5%) of the participants, 1-3 times (37.1%), 4-6 times (14.2%), 7-9 times (7%), 10-12 times (3.1%), and more than 13 times (4%) of the participants. Most of the respondents (68%) reported that there was no difference in use between regular college days and exam days. The most common cause of use was headache (71%) for males and females, while dysmenorrhea was the second most common cause among female participants (36%). The most common source of information about analgesics relied on by the respondents was from friends (50.1%), family members, pharmacists, textbooks, the internet, and nurses. The most commonly used drug was Acetaminophen. CONCLUSION: Self-medication with analgesics is highly prevalent among undergraduate medical students in Baghdad, and we need to raise the awareness of the public on the potentials of addictive behavior.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».