Medication Education Provided to School‐Aged Children: A Systematic Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To characterize the educational interventions regarding prescription and nonprescription medication use for school-aged children, we systematically reviewed evidence of programs available for this age group. METHODS: Searches in PubMed, CINAHL, EMBASE, ERIC, and International Pharmaceutical Abstracts were conducted. Search terms focused on: population education, school-age children, and medications. Studies were excluded if they were specific to a particular disease state or class of medication, drugs of misuse and illicit drugs. Data extraction included study design, location, educational intervention and duration, research methods, and main findings. RESULTS: We found 14 studies representing 8 separate projects. Six projects were identified in the gray literature. Projects ranged from individual sessions to national programs. Quantitative studies showed improvement in knowledge, medication literacy, and confidence. The adoption of medication education strategies was dependent on the educator's comfort level and beliefs regarding medication safety. CONCLUSIONS: Credible medication education resources are available and have been shown to improve students' knowledge. There remains a need for multifaceted implementation and evaluation strategies. Strategies and resources are available to implement interventions in communities to address medication education in school-age children. Frameworks should be used to facilitate the implementation of effective health promotion strategies around safe-medication use for school-aged children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».