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Enregistrement W4413775800 · doi:10.3389/fitd.2025.1637362

Estimated extent of purchasing of antibiotics without a prescription from community pharmacies in a rural province in South Africa and the implications

2025· article· en· W4413775800 sur OpenAlexaff
Tiyani Milta Maluleke, Morgan Tiyiselani Maluleke, Ana Golić Jelic, Stephen Campbell, Vanda Marković‐Peković, Natalie Schellack, Audrey Chigome, Aislinn Cook, Brian Godman, Johanna C. Meyer

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Tropical Diseases · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNational Research Foundation
Mots-clésMedical prescriptionPharmacyPurchasingAntibioticsSocioeconomicsCommunity pharmacyGeographyRural communityMedicineBusinessTraditional medicineFamily medicineMarketingNursingEconomicsMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Antimicrobial resistance is a considerable global health threat especially among low- and middle-income countries, exacerbated by considerable inappropriate dispensing of antibiotics. There have though been concerns with variable levels of dispensing of antibiotics without a prescription in South Africa. Consequently, a need to comprehensively estimate current levels of dispensing of antibiotics without a prescription, which was the aim of this study. Methods Administer a previously piloted questionnaire to all currently operating community pharmacies in a rural province, where dispensing of antibiotics without a prescription is likely to be greatest. The questionnaire included data on the estimated prevalence of antibiotics dispensed, their class and indication, and whether dispensed without a prescription. Community pharmacies were categorized into three: Independent, Chain and Franchise. Results 128/169 (75.7%) operational pharmacies participated, with independent pharmacies representing the majority (60.9%). There was a 78.3% response rate from 400 distributed questionnaires, including 106 pharmacists (33.9%) and 207 pharmacist assistants (66.1%) from 128 pharmacies. Antibiotics accounted for 47.9% (95% CI: 47.2%-48.6%) of all medicines dispensed. Penicillins were the most prevalent antibiotic dispensed (41.1%). Almost half (47.2%) of the antibiotics dispensed included macrolides, fluoroquinolones and cephalosporins, which are typically antibiotics from the Watch group. Sexually transmitted infections (33.5%) and upper respiratory tract infections (25.8%) were the most frequent indications for antibiotic dispensing. Overall, 69.3% of 128 participating pharmacies in this rural province in South Africa admitted to dispensing antibiotics without a prescription in the past 14 days, principally among independent pharmacies (98.7%). However, estimates suggest only 8.6% of the total volume of antibiotics being dispensed were dispensed without a prescription among the 88 community pharmacies admitting to this practice in the past 3 days. Encouragingly, 98.1% of community pharmacists and 97.6% of pharmacist assistants indicated they always or mostly offered symptomatic relief before dispensing antibiotics without a prescription to patients with self-limiting conditions. Conclusion There were considerable concerns regarding the prescribing and dispensing of antibiotics in this rural province including Watch antibiotics. This included the number of community pharmacies, especially independent pharmacies, where patients could purchase antibiotics without a prescription. Multiple strategies involving all key stakeholder groups are need to improve future antibiotic use across South Africa and reduce AMR.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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