Overuse of medications in low- and middle-income countries: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To identify and summarize the evidence about the extent of overuse of medications in low- and middle-income countries, its drivers, consequences and potential solutions. Methods: We conducted a scoping review by searching the databases PubMed®, Embase®, APA PsycINFO® and Global Index Medicus using a combination of MeSH terms and free text words around overuse of medications and overtreatment. We included studies in any language published before 25 October 2021 that reported on the extent of overuse, its drivers, consequences and solutions. Findings: We screened 3489 unique records and included 367 studies reporting on over 5.1 million prescriptions across 80 low- and middle-income countries - with studies from 58.6% (17/29) of all low-, 62.0% (31/50) of all lower-middle- and 60.0% (33/55) of all upper-middle-income countries. Of the included studies, 307 (83.7%) reported on the extent of overuse of medications, with estimates ranging from 7.3% to 98.2% (interquartile range: 30.2-64.5). Commonly overused classes included antimicrobials, psychotropic drugs, proton pump inhibitors and antihypertensive drugs. Drivers included limited knowledge of harms of overuse, polypharmacy, poor regulation and financial influences. Consequences were patient harm and cost. Only 11.4% (42/367) of studies evaluated solutions, which included regulatory reforms, educational, deprescribing and audit-feedback initiatives. Conclusion: Growing evidence suggests overuse of medications is widespread within low- and middle-income countries, across multiple drug classes, with few data of solutions from randomized trials. Opportunities exist to build collaborations to rigorously develop and evaluate potential solutions to reduce overuse of medications.
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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 | 0,013 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».