Assessment of perspectives, knowledge and attitude about antibiotic use and resistance in Sudanese population
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The spread of multidrug-resistant pathogens is a major global health concern. A survey was conducted to evaluate the knowledge and attitudes towards antimicrobial use and resistance in Sudan. METHODOLOGY: A cross-sectional survey with a 39-item questionnaire was distributed via social media platforms to Sudanese residents in Khartoum state. Responses were collected anonymously from April to October 2022 and subjected to statistical analysis to assess associations between variables. RESULTS: A total of 1,037 participants agreed to participate, with a 94.3% response rate. Two-thirds of participants reported using oral antibiotics in the past 12 months. Only a quarter obtained antibiotics with a prescription. Less than half (45.3%) of the participants underwent diagnostic tests before using antibiotics, and 30.2% adjusted or discontinued the antibiotic dosage. Forty-two percent correctly identified that antibiotics are ineffective against viral infections, but confusion regarding their use persisted. The mean knowledge score was 3.3 ± 1.7, indicating average knowledge levels. Significant variations in knowledge and attitudes were observed based on age, gender, marital status, and education. The mean score of the participants' attitude was 25.5 ± 3.97. Female, younger, and single participants exhibited more positive attitudes towards antibiotics use and resistance. CONCLUSIONS: The participants exhibited average knowledge levels and mixed attitudes towards antibiotic use and resistance. Misconceptions and inadequate indications for antibiotic use were identified. Gender, age, marital status, and education influenced participants` knowledge and attitudes. These findings can inform strategies to promote appropriate practices and combat the spread of antibiotic resistance across health and non-health sectors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».