Evaluation of Rational Medicines Use Based on World Health Organization Core Indicators: A Cross-Sectional Study in Five Health Districts in Mauritania
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The rational use of medicines is essential for preventing adverse medicine reactions, achieving therapeutic outcomes, and optimizing treatment costs. While the irrational use of medicines is frequently reported in sub-Saharan Africa, to the best of our knowledge no formal studies have taken place in Mauritania thus far. The main objective of this study was therefore to analyze the rational use of medicines in public and private not-for-profit health facilities, in five health districts in Mauritania. Methods: We conducted a cross-sectional study to assess the rational use of medicines. We used the standard indicators derived from the methodologies of the World Health Organization (WHO) and International Network for Rational Use of Drugs (INRUD). Data were prospectively collected from 1050 prescriptions/patients, in thirty-one public and private not-for-profit health posts/centers in 5 health districts. The data were analyzed using the Statistical Package for the Social Sciences. P value less than 0.05 at 95% confidence interval considered for significance of relationships for associations in statistical test. Results: The average number of medicines per prescription was 2.21; 83.1% (1931/2325) of medicines were prescribed by generic name, but only 54% (1253/2325) were on the National Essential Medicine List (NEML). Antibiotics were prescribed in 62.4% (655/1050) of the consultations, and injectable medicines were prescribed in 15.6% (164/1050) of the consultations. The average consultation time was 16.32 minutes, and the average dispensing time was 97 seconds. Dispensed medicines were correctly labeled, and 83% (871/1050) of patients met the correct administration schedule. The NEML, and the "restricted NEML" for 76 commonly-used medicines, were available in all surveyed health facilities, but the National Therapeutic Guidelines were available in only 60.26% of them. Conclusion: Our findings indicate a possible excess of antibiotics prescriptions, and a likely lack of knowledge of the National Therapeutic Guidelines. There is a need to investigate in more detail the prescription patterns versus disease-specific therapeutic guidelines, and to qualitatively investigate the factors that contribute to the observed irrational prescribing. Moreover, training local staff in the rational use of medicines seems important.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».