Core drug use indicators in Nigerian health facilities: a systematic review (1994–2024)
Notice bibliographique
Résumé
Objectives We systematically reviewed the rational use of medicines using the World Health Organization/International Network of Rational Use of Drugs (WHO/INRUD) core drug use indicators. We also assessed the impact of the coronavirus disease 2019 pandemic and the National Drug Policy (NDP) 2005 on the rational use of medicines. Methods Searches were conducted in PubMed, Scopus, and Google Scholar databases to identify studies that met our eligibility criteria. Assessment of the quality of studies was conducted using the Joanna Briggs Institute criteria for analytical studies. We reported and compared the median values of WHO/INRUD core drug use indicators with standard thresholds. Data were presented with median, interquartile range (IQR), and percentages. Mann-Whitney and Kruskal-Wallis tests were conducted to assess for statistical significance ( P < 0.05) across variables. Results Thirty-one studies were included in the review, comprising 50,931 patient encounters across 268 health facilities. Within prescribing indicators, average number of medicines per patient encountered [3.4 (IQR: 3.0 to 4.0)], percentage of medicines prescribed by generic [50.4 % (IQR: 47.4 % to 65.0 %)], percentage of encounters with antibiotic prescribed [40.2 % (IQR: 30.5 % to 52.7 %)], percentage of encounters with injection prescribed [18 % (IQR: 3.2 % to 30.0 %)] and the percentage of medicines prescribed from essential medicines list [82.0 % (IQR: 66.4 % to 89.3 %)]. The median percentage of encounters with antibiotics ( P = 0.04) and the median percentage of medicines prescribed by generics ( P = 0.03) increased during and after the COVID-19 pandemic. Prescribing indicators were worse in primary and secondary health facilities, with significant differences in the median percentage of encounters with antibiotics ( P = 0.007) and injections ( P = 0.0002) across primary, secondary, and tertiary health facilities. There were improvements across all prescribing indicators after the implementation of NDP 2005. Conclusions Core drug use indicators in Nigerian health facilities deviated from the WHO/INRUD thresholds, with noticeable improvement after the implementation of NDP 2005. More efforts are needed to improve rational drug use in Nigerian hospitals.
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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 | 0,010 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».