Psicotrópicos: Prescrições Médicas Dispensados em uma Drogaria no Município de Santa Inés - MA
Bibliographic record
Abstract
A prescrição médica é uma ordem escrita por profissionais qualificados dirigida ao farmacêutico, designando como o fármaco deve ser dispensado ao paciente. Diante desse contexto, o presente trabalho teve como objetivo avaliar as prescrições médicas de psicotrópicos dispensados em uma drogaria na cidade de Santa Inês-MA, aviadas durante os meses de janeiro a abril de 2018. Foram analisadas 1.954 prescrições, sendo que 1.364 prescrições eram da classe “C1” e 590 prescrições da classe “B1”. Foram observados aspectos essenciais preconizados pela Portaria 344/98, e aspectos como classe medicamentosa prescrita e especialidade médica, caracterizando um estudo do tipo documental, descritivo com abordagem quantitativa. Destas 99,5% apresentavam a identificação do prescritor, 95,4% o nome completo do paciente, 93,4% não apresentavam o endereço do paciente. Pode-se observar que 94,2% apresentavam a concentração, 82,2% continham a forma farmacêutica, 96,9% referiam a quantidade de medicamento a ser utilizado. Sendo 78,35% dos medicamentos prescritos não estavam de acordo com a Denominação Comum Brasileira, o medicamento mais prescrito da lista “B1” foi o clonazepam (46%) e da lista “C1” foi a carbamazepina (16,6%). Observa-se a necessidade de que os profissionais prescritores atendam as instruções ou leis vigentes quanto às características para emissão da prescrição médica, favorecendo assim a interpretação e a dispensação correta do medicamento pelos farmacêuticos e o uso correto pelo paciente proporcionando melhor adesão ao tratamento.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".