MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401238507 · doi:10.1093/ofid/ofae445

Understanding Acceptability and Willingness-to-pay for a C-reactive Protein Point-of-care Testing Service to Improve Antibiotic Dispensing for Respiratory Infections in Vietnamese Pharmacies: A Mixed-methods Study

2024· article· en· W4401238507 sur OpenAlexfundno aff
Nam Vinh Nguyen, Nga Thi Thuy, Vu Thi Lan Huong, Phuong Bich Bui, Phạm Quang Thái, Vinh Thanh Khuong, Anh Tuan Lai, H. Rogier van Doorn, Sonia Lewycka

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilMedical Research Council Canada
Mots-clésMedicinePharmacyPoint-of-care testingFamily medicineAntibioticsPsychological interventionVietnameseOdds ratioFocus groupConfidence intervalEmergency medicineEnvironmental healthNursingInternal medicineMarketingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Pharmacies are popular first points of contact for mild infections in the community. Pharmacy services in many countries have expanded to include vaccines and point-of-care tests. In low- and middle-income countries such as Vietnam, poor enforcement of regulations results in substantial volumes of over-the-counter antibiotic sales. Point-of-care tests could provide an economically viable way to reduce antibiotic sales, while still satisfying customer demand for convenient healthcare. C-reactive protein point-of-care testing (CRP-POCT) can reduce antibiotic prescribing for respiratory illness in primary care. Here, we explore the acceptability and feasibility of implementing CRP-POCT in pharmacies in Vietnam. Methods: We conducted a mixed-methods study between April and June 2021. A customer exit survey with 520 participants seeking acute respiratory infection treatment at 25 pharmacies evaluated acceptability and willingness-to-pay (WTP) for CRP-POCT and post-service satisfaction. Factors driving customers" acceptance and WTP were explored through mixed-effects multivariable regression. Three focus group discussions with customers (20 participants) and 12 in-depth interviews with pharmacists and other stakeholders were conducted and analyzed thematically. Results: Antibiotics were sold to 81.4% of patients with CRP levels <10 mg/L (antibiotics not recommended). A total of 96.5% of customers who experienced CRP-POCT supported its future introduction at pharmacies. Patients with antibiotic transactions (adjusted odds ratio [aOR], 2.25; 95% confidence interval [CI], 1.13-4.48) and those suffering acute respiratory infection symptoms for more than 3 days (aOR, 2.10; 95% CI, 1.08-4.08) were more likely to accept CRP-POCT, whereas customers visiting for children (aOR, 0.20; 95% CI, .10-.54) and those with preference for antibiotic treatment (aOR, 0.45; 95% CI, 0.23-0.89) were less likely to accept CRP-POCT. A total of 78.3% (95% CI, 74.8-81.7) of customers were willing to pay for CRP-POCT, with a mean cost of US$2.4 (±1.1). Customer's income and cost of total drug treatment were associated with increased WTP. Enablers for implementing CRP-POCT included customers' and pharmacists' perceived benefits of CRP-POCT, and the impact of COVID-19 on perceptions of POCT. Perceived challenges for implementation included the additional burden of service provision, lack of an enabling policy environment, and potential risks for customers. Conclusions: Implementing CRP-POCT at pharmacies is a feasible and well-accepted strategy to tackle the overuse of antibiotics in the community, with appeal for both supply and demand sides. Creating an enabling policy environment for its implementation, and transparent discussion of values and risks would be key for its successful implementation.

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)0,001
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 enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen Forum Infectious DiseasesMême sujetAntibiotic Use and ResistanceTravaux en français237 207