Antibiotic prescription in primary care from the perspective of family physicians: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Antibiotic consumption increases worldwide steadily. Turkey is now top on the list of global consumption and became a prototype of excessive use of antibiotics. In the last two decades, family physicians (FPs) have become key figures in the healthcare system. This study aims to understand the reasons for inappropriate antibiotic prescribing and elicit suggestions for improving antibiotic use in primary care from doctors themselves. METHODOLOGY: This is a qualitative semi-structured interview study with research dialogues guided by the Vancouver School of interpretive phenomenology. Fourteen FPs from different parts of Turkey were questioned on inappropriate antibiotic prescriptions and their suggestions for improving antibiotic use. RESULTS: The most important reasons for prescribing antibiotics without acceptable indications were patient expectations, defensive medical decision making, constraints due to workload, and limited access to laboratories. The most remarkable inference was the personal feeling of an insecure job environment of the FPs. The most potent suggestions for improving the quality of antibiotic prescription were public campaigns, improvements in the diagnostic infrastructures of primary care centers, and enhancing the social status of FPs. The FPs expressed strong concerns related to the complaints that patients make to administrative bodies. CONCLUSIONS: Primary care physicians work under immense pressure, stemming mainly from workload, patient expectations, and obstacles related to diagnostic processes. Improving the social status of physicians, increasing public awareness, and the facilitation of diagnostic procedures was the methods suggested for increasing antibiotic prescription accuracy.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».