Evaluation of the effect of informing patients through text messaging on antibiotic prescription by physicians in outpatient setting: a study protocol
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Irrational prescription of antibiotics has become a major global concern, and not only does it have health-related consequences, but it also affects countries’ overall economy. Based on reports and studies, antibiotics are prescribed in approximately 50% of prescriptions in Iran which can demand by patients as a major cause. It is anticipated that increasing the awareness and understanding of both physicians and patients, regarding the antibiotic use and resistance, could play an important role in the rational prescription of antibiotic medications. In this study, we will examine the effect of informing patients via text message right before their appointment on the proportion of prescribed antibiotic medications.Material and Methods: In this study, a randomized control trial (RCT) will be conducted. The setting in which the study will be carry out, consists of 64 physicians (29 general physician and 35 specialist). Unit of randomization will be physicians based on the proportion of their prescriptions that include antibiotic medications (PIA). The first arm of the study is the intervention group, which consists of the patients receiving three text messages in the clinic’s waiting rooms. The second arm is the control group, and consists of the patients who won’t be receiving any text messages. The content of the text messages focuses on the consequences of self-medication with antibiotics, the fact that the use of antibiotics is not an option for curing viral diseases including cold, and it also asks the patients not to demand antibiotics by trusting their physicians.Results: The main variable that will be measured is the proportion of prescriptions that include antibiotic medications.Conclusion: This trial will be the first one to evaluate the patients’ role in the proportion of prescriptions that include antibiotic medications. It is hypothesized that patients’ demand for antibiotic medication is one of the main causes of irrational antibiotic prescription by physicians.
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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 | 0,029 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,004 |
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 ».