Status of drugs generally used for self-medication in children
Notice bibliographique
Résumé
Given the high prevalence of self-medication among children, drug regulatory agencies should ensure the accessibility of non-prescription drugs for children's safety, as many commonly used drugs are not entirely non-prescription. This study explores the drug classification status of commonly used self-medication drugs for children across 10 countries: the US, the UK, Canada, Japan, Australia, Singapore, Malaysia, Thailand, Indonesia, and the Philippines. Information was sourced from official drug regulatory agency websites and drug index databases. The review focused on 23 commonly used drugs, examining their classification, dosage forms, strength, and age suitability. Content and comparative analyses revealed that most drugs for fever, pain, mucolytics, and non-sedative antihistamines were available as non-prescription due to the ease of self-diagnosis. Conversely, respiratory and topical anti-inflammatory drugs were mostly prescription-only. Noteworthy is the POM system in Singapore and Indonesia, which allows some prescription drugs to be supplied without a prescription. Recent reclassifications of pediatric drugs were also noted in these countries. These changes were influenced by factors like volume, pack sizes, and administration tools. In conclusion, commonly used self-medication drugs for children are not always non-prescription, with status depending on disease characteristics and drug safety profiles. Self-medication practices should be supported with patient information leaflets, drug labeling, and appropriate pack sizes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».