Práticas no descarte de medicamentos vencidos por pacientes atendidos na Farmácia Municipal de São Fidélis, RJ
Bibliographic record
Abstract
O estudo aborda o problema do descarte inadequado de medicamentos vencidos e seus impactos ambientais. Estudos mostram que grande parte da população ainda realiza esse descarte inadequado, geralmente no lixo comum ou rede de esgoto. O município de São Fidélis, RJ, conta com empresas terceirizadas que recolhem os medicamentos vencidos de farmácias e drogarias. E, o município não conta com postos de coleta acessíveis à população, contribuindo para o descarte inadequado. A Lei N° 12.305/2010, que institui sobre a Política Nacional de Resíduos Sólidos, dispõe sobre a responsabilidade compartilhada e o gerenciamento dos resíduos. A pesquisa teve como objetivo identificar as práticas do descarte dos medicamentos vencidos e o conhecimento sobre os riscos advindos dessa prática de pacientes da Farmácia Municipal de uma cidade de pequeno porte. Trata-se de um estudo observacional, transversal e prospectivo, realizado com 265 pacientes da Farmácia Municipal de São Fidélis, RJ, no período de março a abril de 2025. As entrevistas abordaram perfil sociodemográfico, práticas de consumo, descarte de medicamentos e o conhecimento dos pacientes quanto aos riscos advindos do descarte incorreto. A maioria dos entrevistados foram mulheres, a faixa etária que prevaleceu foi entre 51 a 60 anos, com prevalência de pacientes com ensino fundamental incompleto, o local de descarte mais utilizado pelos pacientes foi o lixo comum e quanto ao reconhecimento das consequências do descarte incorreto, observou-se a prevalência dos pacientes com ensino médio completo. No entanto, os pacientes com ensino fundamental incompleto destacaram-se por não reconhecerem as consequências do descarte incorreto. Portanto, a ausência de postos de coleta e a presença do lixão ativo na cidade, contribuem para o descarte incorreto, destacando a necessidade de políticas públicas e ações educativas, visando à conscientização da população e o acesso à informação sobre o tema.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".