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Enregistrement W4221021274 · doi:10.1136/bmjopen-2021-058746

Do private providers give patients what they demand, even if it is inappropriate? A randomised study using unannounced standardised patients in Kenya

2022· article· en· W4221021274 sur OpenAlexaff
Ada Kwan, Claire Boone, Giorgia Sulis, Paul Gertler

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesDepartment for International DevelopmentDepartment for International Development, UK GovernmentBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineHealth services researchFamily medicineAlternative medicinePublic healthHealth economicsEmergency medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Low and varied quality of care has been demonstrated for childhood illnesses in low-income and middle-income countries. Some quality improvement strategies focus on increasing patient engagement; however, evidence suggests that patients demanding medicines can favour the selection of resistant microbial strains in the individual and the community if drugs are inappropriately used. This study examines the effects on quality of care when patients demand different types of inappropriate medicines. METHODS: We conducted an experiment where unannounced standardised patients (SPs), locally recruited individuals trained to simulate a standardised case, present at private clinics. Between 8 March and 28 May 2019, 10 SPs portraying caretakers of a watery diarrhoea childhood case scenario (in absentia) conducted N=200 visits at 200 private, primary care clinics in Kenya. Half of the clinics were randomly assigned to receive an SP demanding amoxicillin (an antibiotic); the other half, an SP demanding albendazole (an antiparasitic drug often used for deworming), with other presenting characteristics the same. We used logistic and linear regression models to assess the effects of demanding these inappropriate medicines on correct and unnecessary case management outcomes. RESULTS: Compared with 3% among those who did not demand albendazole, the dispensing rate increased significantly to 34% for those who did (adjusted OR 0.06, 95% CI 0.02 to 0.22, p<0.0001). Providers did not give different levels of amoxicillin between those demanding it and those not demanding it (adjusted OR 1.73, 95% CI 0.51 to 5.82). Neither significantly changed any correct management outcomes, such as treatment or referral elsewhere. CONCLUSION: Private providers appear to account for both business-driven benefits and individual health impacts when making prescribing decisions. Additional research is needed on provider knowledge and perceptions of profit and individual and community health trade-offs when making prescription decisions after patients demand different types of inappropriate medicines. TRIAL REGISTRATION NUMBERS: American Economic Association Registry (#AEARCTR-0000217) and Pan African Clinical Trial Registry (#PACTR201502000770329).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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