Evaluation of the Factors Associated with Prescribed and Non-PrescribedMedicine: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Several factors influence medication patterns. The purpose of this study was to look into the role of social determinants in the use of prescribed and non-prescribed medications in a population-based setting of people over 18 in a southern metropolis of Iran (Shiraz) for 2 years. STUDY DESIGN: Prospective population-based cross-sectional. METHODS: This descriptive and cross-sectional survey was done in 2018-2020. A total of 1016 participants were randomly selected based on their postal codes and recruited to the study. The demographic characteristics (age, sex, and education), social profiles (insurance, supplementary insurance, health status, and daily exercise plan), and outpatient visits (family/general physician or specialist/ subspecialist) were recorded by gathering sheets. Descriptive analyses and multinomial logistic analyses were carried out using SPSS software. RESULTS: The medication use pattern was classified into three categories: non-prescribed type I, non-prescribed type II, and prescribed. The mean age of participants was 45.54 ± 15.82 years. The results indicated that most of them took their medication without a prescription (non-prescribed type II). However, people who had insurance and referred to a family physician commonly used the prescribed medications. This study also found that patients who visited a family doctor or a general practitioner used fewer prescribed drugs than those who visited a specialist. CONCLUSION: This study describes social determinants as additional effective factors in health services that influence the use of prescribed and non-prescribed medications in Shiraz. These evidence- based findings can help policymakers to plan the best programs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».