Why Patients in Uruguay Agree to Take or Refuse to Take Antibiotics? An Inventory of Motives
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: We explored the motives for why patients in Uruguay take or refuse to take antibiotic drugs. Methods: We had 350 adults complete a 60-item questionnaire with statements referring to reasons for which the person had taken antibiotics in the past, and a 70-item questionnaire with reasons for which the person had sometimes refused to take antibiotics. Results: We found a 4-factor structure of motives for taking antibiotics: Appropriate Prescription,Enjoyment (antibiotics as a quick fix allowing someone to go out), Dealing with Daily Life Issues, and Avoiding Negative Consequences (mainly negative societal consequences). We found a 7-factor structure of motives to refuse to take antibiotics: Secondary Gain (through prolonged illness), Bacterial Resistance, Self-defense (the body is able to defend itself), Lack of Trust, Costs, Hostility (not contributing to pharmaceutical companies′ increases in benefits) and Dislike. Scores on these factors were related to participants′ demographics and previous experience with antibiotics. Conclusions: Uruguayan people are generally willing to follow their physician's prescription for antibiotics. Some of the motives for refusing antibiotic therapy may be grounded more on emotional reactions than on scientific arguments.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».