Pattern of Medicine Prescribing in PHC Facilities before and after earthquake in Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: On April and May 2015, Nepal experienced two earthquakes. Many studies have focused on acute care delivery, disease outbreaks, mental health issues, and disaster relief post-earthquakes. Few others have looked at psychiatric medication prescription and health aid distribution pattern, only one study has addressed the effects of an earthquake on medication prescribing patterns and compared them to the post earthquake setting. This paper aims to examine common health problems and prescribing practices before and after the earthquake. Methods: This descriptive retrospective study was conducted within seven randomly selected health posts (HPs) located in the three most earthquake-affected districts of Bhaktapur, Kathmandu and Dhading. The patient records per month from each HP were selected from the out patient department (OPD) register by systematic random sampling for three months prior and three months after the earthquake. There were 584 and 654 encounters in the pre and post earthquake period respectively. Each patient record was analysed using WHO drug use indicators and national treatment guidelines. Results: A significant decrease in encounters receiving antibiotics and cases receiving albendazole alone in worm infestation was found in the post-earthquake period. A significant increase in prescribing antibiotics in cases of common cold was found. Conclusions: The common health problems were similar in both periods. However, prescribing practices were changed. As prescriptions related to mental health problems were lacking, there is a need for improving mental health education to the health workers.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».