Knowledge, attitudes, and practices regarding contraception amongst community pharmacy staff: a cross-sectional study in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Lack of access to effective contraception methods can lead to an increased prevalence of unintended pregnancies, as well as possible deleterious health consequences. Community pharmacies represent the most accessible gateway for population medicines' and healthcare needs. Regarding contraceptives, they have also been identified as a platform for the provision of additional services, such as complementary counselling. This study aimed at assessing the knowledge, attitudes, and practices of community pharmacy staff towards contraception. Methods A cross-sectional study was undertaken in the Federal Capital Territory, Nigeria. Data were collected from 315 community pharmacy staff using self-administered questionnaires. The participants' knowledge and attitude scores were categorised using Bloom's cut-off point. Analyses were undertaken using Statistical Package for Social Sciences. The data were analysed using frequency distribution, chi-square, and linear regression at a 5% level of significance. Results Male participants in the study (165/315, 52.4%) were slightly higher than the female respondents (150/315, 47.6%), and about two-thirds of the study cohort were pharmacists (200/315, 63.5%). The majority of the participants (183/315, 58.1%) had poor knowledge of contraceptive use. A quarter of them (81/315, 25.7%) reported moderate attitudes. Almost all the participants (279/298, 93.6%) indicated recommending contraceptives for married adults, and a significant proportion of them (136/292, 45.5%) were opposed to recommending contraceptives for unmarried adolescents. Study respondents' professional role was also identified as a significant influence on their knowledge of contraceptives and contraception (p < 0.001). Conclusion Findings from this study revealed poor knowledge and negative attitudes of community pharmacy staff towards contraception. Government and relevant stakeholders can build on these novel findings to reform pertinent contextual policies and practices. This can significantly improve access to contraceptives amongst the populace, and consequently reduce unintended pregnancies alongside possible health and societal implications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».