PP071 Topic: AS09–Global Health/Resource Limited Setting/Health Inequalities/Impact of Global Warming/Other: EXPLORING THE PROBLEM OF SUBSTANDARD AND FALSIFIED DRUGS IN HOSPITAL SETTINGS WORLDWIDE
Notice bibliographique
Résumé
Aims & Objectives: Substandard and falsified (SF) drugs still do not receive enough attention in public health as, due to the underground nature of the counterfeit drug business, they are hard to detect. Yet, more than 10% of drugs in low- and middle-income countries (LMIC’s) are estimated be SF (World Health Organization, 2017). These drugs could be harmful to patients, contribute to the progression of antimicrobial resistance, lead to additional care and thus increased out-of-pocket expenditures, burden on health care providers, and loss of confidence in the health system. We aim to understand health workers’ knowledge and perceptions on SF drugs in hospital settings worldwide. Methods: We will take advantage of three large research network (Global Parity, WFPICCS, and LaRED) to send out an online survey to all available health workers in LMIC’s. We will gather information on socio-demographics, knowledge and experience with SF drugs, and perceptions around SF drugs. We will also collect information from the health workers in supervisory roles on general hospital operations and inventory, procurement behavior, and their actions taken to prevent SF drugs to reach patients. Results: We will generate novel descriptive evidence across more than [X] sites across Africa, Latin America, Southeast Asia and the Middle East. Conclusions: SF drugs can potentially be an important contributor to the high mortality rates from sepsis in LMIC’s. This study will inform future interventions to address this issue at the hospital level. Keywords: Drugs, Counterfeit, medications, Sub-standard
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,110 | 0,018 |
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 ».