Pharmacovigilance: Awareness and Practice of Nurses and Midwives in Monitoring and Reporting Adverse Drug Reactions in a Selected University Teaching Hospital, Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
Background: Adverse drug reactions result in thousands of deaths, disabilities, and other serious outcomes. Nurses and midwives administer drugs, monitor both therapeutic and adverse drug reactions, and are on the front line of safety reporting. This study aimed to assess awareness of nurses and midwives about pharmacovigilance and their practice in monitoring and reporting adverse drug reactions at the University Teaching Hospital of Kigali. Methods: We conducted a cross-sectional study on 147 randomly selected nurses and midwives. Self-administered questionnaires were used to collect data. We analyzed data using SPSS version 22 computer software for descriptive and inferential statistics. Results: Concerning the awareness of nurses and midwives, 88% had heard about pharmacovigilance, and 22.3% were aware of Rwanda Food and Drug Authority. Nearly two-thirds (62.3%) reported inadequate practice in monitoring adverse drug reactions. Their practice was associated with having heard about pharmacovigilance (p=0.004) and knowing the hospital's adverse drug reactions reporting system (p=0.005). Concerning practice in reporting adverse drug reactions, 66.2% had observed adverse drug reactions, and 18.2% filled out adverse event notification forms. Conclusion: Few nurses and midwives were aware of the pharmacovigilance system in Rwanda, and many of them reported inadequate practices toward monitoring and reporting adverse drug reactions.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».