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Enregistrement W4313364686 · doi:10.1186/s40545-022-00506-z

Assessment of knowledge, attitude, and practice regarding the disposal of expired and unused medications among the Lebanese population

2022· article· en· W4313364686 sur OpenAlexaff
Aline Hajj, Souraya Domiati, Chadia Haddad, Hala Sacre, Maria Akl, Marwan Akel, Samah Tawil, Soula Abramian, Rony M. Zeenny, Fadi Hodeib, Pascale Salameh

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmaceutical Policy and Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationMedicineHealth careFamily medicinePharmacyDeveloping countryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medication waste is a public health problem affecting developed and developing countries. In Lebanon, a developing country in the Middle East, efforts are being deployed in hospitals but not in the community. OBJECTIVE: This study aimed to validate a questionnaire to explore the knowledge, attitude, and practice (KAP) towards the disposal of unused and expired medicines among the Lebanese population and then identify the factors associated with these variables comparatively between the general population and healthcare professionals. METHODS: A cross-sectional study was conducted among the general Lebanese population in May-June 2022 using a standardized questionnaire. The validity and reliability of the KAP scales were assessed, then a thorough statistical analysis was done to explore the factors associated with these scales. RESULTS: The KAP scales generated by this study were valid and reliable. Using these scales, 24.5%, 22.6%, and 21% of participants demonstrated proper knowledge, attitude, and practice, respectively. Higher knowledge scores were significantly associated with female gender (Beta = 0.97), a high monthly income (Beta = 1.68), a secondary (Beta = 6.11) or university (Beta = 6.80) education level, and postgraduate education (Beta = 7.13). However, older age (Beta = - 0.06) and a low monthly income (Beta = - 3.06) were significantly associated with lower knowledge scores. A higher knowledge score (Beta = 0.06) was significantly associated with a more positive attitude regarding unused or expired medication disposal. Being a healthcare professional (Beta = 0.72) was significantly associated with a higher practice score, while being a female (Beta = - 0.32) and living in a rural area (Beta = - 0.37) were significantly associated with lower practice scores. CONCLUSION: This study validated KAP scales regarding medication waste in Lebanon and showed low KAP scores in the majority of respondents. Factors associated with higher KAP scores in various aspects of medication disposal, including gender, age, education level, and profession (healthcare professionals), suggest the need to consider those when implementing targeted corrective measures. Although further studies are required to confirm our findings, this study could be the ground for a medication waste management national strategy in Lebanon.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,379 · 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

Citations32
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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