Notice bibliographique
Résumé
<div> Medicines are essential commodities that form the cornerstone in majority of processes and interventions aimed at assuring optimal healthcare and wellbeing for any population. Apart from being saddled with the responsibility of providing medications for this purpose, the pharmaceutical industry has the potential to catalyse socioeconomic development such as job creation and revenue generation. This study aimed at assessing government’s role in driving development in Nigeria’s pharmaceutical sector. Questionnaires were administered to healthcare practitioners that participated in an event targeted at developing Nigerian pharmaceutical sector. Data collected were analysed using Statistical Package for Social Sciences. A total of 76 respondents participated in the study. Two-thirds of the study participants (69.7%) were males, slightly above a third of the study participants (38.2%) were aged 51 and above, and close to a quarter of the participants (21.1%) were doctorate degree holders. About half of the study participants (51.4%) indicated that Nigerian pharmaceutical sector was not adequately regulated, whilst almost all (97.4%) indicated that engaging the legislature was critical for the development of the sector. A strong majority of the study participants (87.5%) indicated that existing drug laws should be reviewed so as to protect the pharmaceutical sector. Also, majority of the participants (56.3%) were not satisfied with government’s efforts in developing the pharmaceutical industry. Although this study explored a small cohort, its findings have revealed novel insights regarding factors limiting the requisite prioritisation of the Nigerian pharmaceutical sector. The emergent evidence can begin to underpin proactive policy and practice reforms aimed at achieving medicines’ security in Nigeria. Further studies can build on these preliminary findings to enable robust and comprehensive sectoral interventions that improve access to healthcare, whilst also catalysing socioeconomic development. </div>
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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 | 0,000 | 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) | 0,190 | 0,012 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».