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Enregistrement W4378215946 · doi:10.1038/s41598-023-35757-6

A report of Kabul internet users on self-medication with over-the-counter medicines

2023· article· en· W4378215946 sur OpenAlexaff
Arash Nemat, Khalid Jan Rezayee, Mohammad Yasir Essar, Wafaa Mowlabaccus, Shoaib Ahmad, Mohammad Yousuf Mubarak

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe InternetOver-the-counterInternet privacyWorld Wide WebSelf-medicationTraditional medicineMedicineComputer scienceFamily medicinePharmacologyMedical prescription

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-medication (SM) with over-the-counter (OTC) medications is a prevalent issue in Afghanistan, largely due to poverty, illiteracy, and limited access to healthcare facilities. To better understand the problem, a cross-sectional online survey was conducted using a convenience sampling method based on the availability and accessibility of participants from various parts of the city. Descriptive analysis was used to determine frequency and percentage, and the chi-square test was used to identify any associations. The study found that of the 391 respondents, 75.2% were male, and 69.6% worked in non-health fields. Participants cited cost, convenience, and perceived effectiveness as the main reasons for choosing OTC medications. The study also found that 65.2% of participants had good knowledge of OTC medications, with 96.2% correctly recognizing that OTC medications require a prescription, and 93.6% understanding that long-term use of OTC drugs can have side effects. Educational level and occupation were significantly associated with good knowledge, while only educational level was associated with a good attitude towards OTC medications (p < 0.001). Despite having good knowledge of OTC drugs, participants reported a poor attitude towards their use. Overall, the study highlights the need for greater education and awareness about the appropriate use of OTC medications in Kabul, Afghanistan.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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