Drug Shortages and Its Effects on Service Delivery among Key Informants (KIs) in Fiji
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Drug shortage is a global problem that adds extra burden to health systems with additional costs and posing risks to patients who fail to receive the medicines they need. Aim This study aimed to describe drug shortage and its effects on service delivery among Key Informants (KIs) in Fiji. MATERIALS AND METHODS: In this quantitative cross-sectional study, the information on drug shortage per month was collected through the stock status report and pharmacy records of the main referral hospital in Fiji, the Colonial War Memorial hospital (CWMH) from 1st June to 30th November 2015. Purposive sampling was applied to reach 50 KIs who met the study crietria. A pilot tested structured questionniare was used to collect data and descriptive statistic was used to analyze data. RESULTS: The results showed the most frequent out of stock items were antibiotics (49) followed by vitamins (18) and antihypertensive (17). The frequency of total drugs on shortage ranged from 29 to 50 items per month with an average rate 10% (n=40) drug shortages per month. Additinally, 98% (n=49) of the KIs indicated that drug shortage increased workload of staff and 90% (n=45) indicated that the standard treatment was deviated or alternatives were sought due to shortage of drugs. CONCLUSIONS: The findings of this study revealed that drug shortage was experienced in CWMH during the study period and had an impact on the clinical service delivery. There is a needed to focus on the use, selection, procurement and storage and distribution of medicines at CWMH.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».