Assessment of Knowledge, Attitude and Practice of Adverse Drug Reaction Reporting Among Healthcare Workers in Selected Health Facilities in Abuja
Notice bibliographique
Résumé
Background : In recent years, deaths due to adverse drug reaction (ADR) have been on the increase. In order to reduce the untoward effects and to prevent deaths, reporting of ADR remains the cornerstone in improving patients safe use of drugs. Aim : This study aimed at assessing knowledge, attitude and practice of adverse drug reaction reporting amongst Medical Doctors, Pharmacists, and Nurses in selected health facilities within Abuja, Nigeria. Methods : A cross-sectional descriptive study was undertaken using questionnaire to assess knowledge attitude, and practice of reporting adverse drug reaction among the categories of healthcare workers included in the study. Results : The findings from the study showed that 99% of the study participants had knowledge about the standard definition of pharmacovigilance, majority of the study participants (58.7%) indicated that ADR reporting should be made mandatory, more than two third of the study participants (67%) had encountered cases of ADR in their practice, only a quarter of the participants (26%) had reported cases of adverse drug reaction. Conclusion: This study revealed that almost of the study participants were aware of ADR, they had sound knowledge and positive attitude towards ADR reporting but unfortunately the practice of reporting was low among healthcare professionals included for this study. Keywords: Pharmacovigilance, Adverse Drug Reaction, Knowledge, Attitude, Practice, Yellow Form DOI: 10.7176/JBAH/11-8-05 Publication date: April 30 th 2021
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».