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Abstrait

Étendue de la sous-déclaration des effets indésirables des médicaments (EIM) en Inde : évaluation à l'aide du modèle d'analyse de régression logistique (LRA)

Mala Kharkar and Suresh Bowalekar

Français : Objectif : 1. Déterminer
a. Statistiquement, les variables liées aux connaissances, attitudes et pratiques (CAP) responsables de la sous-déclaration des effets indésirables en
Inde, en utilisant le modèle d'analyse de régression logistique (LRA),
b. L'ampleur de la sous-déclaration des effets indésirables aux niveaux actuels de CAP des médecins (MP).
2. Recommander des mesures au niveau national pour réduire la sous-déclaration des effets indésirables.
Méthodes : Les résultats de l'enquête sur les CAP des MP en Inde concernant la sous-déclaration des effets indésirables ont été publiés. Dans l'enquête, les informations ont été fournies sur le nombre d'effets indésirables observés pendant la pratique médicale et le nombre d'effets indésirables signalés au centre de surveillance des effets indésirables par 116 MP. Les MP ont signalé moins de 25 % des effets indésirables qui étaient censés contribuer à la sous-déclaration. Ainsi, la variable dépendante « sous-déclaration » a été mesurée sur une échelle binaire comme « Oui » ou « Non ». De même, six variables indépendantes ont également été mesurées sur une échelle binaire comme « Oui » ou « Non ». Français Les six tableaux de contingence 2 × 2 ont été préparés avec la « sous-déclaration » comme variable dépendante et chacune des 6 variables indépendantes. Cependant, le tableau de contingence suppose que les niveaux de toutes les autres variables indépendantes sont les mêmes, ce qui n'est pas réaliste et ne permet donc pas d'estimer le véritable rapport de cotes. Par conséquent, une analyse de régression logistique a été utilisée pour analyser les données.
Résultats : Les tableaux de contingence 2 × 2 ont révélé que chaque variable indépendante était significativement associée à la « sous-déclaration ». Le rapport de cotes était statistiquement significatif pour les six variables. L'ALR par étapes appliquée aux données de 116 députés a retenu 4 variables comme statistiquement significatives (P < 0,05).
Conclusion : Au niveau actuel des CAP des députés, il existe une forte probabilité de persistance du problème de sous-déclaration des effets indésirables. Pour réduire le taux de sous-déclaration, il est recommandé de développer des modules de formation appropriés au niveau national pour sensibiliser tous les professionnels de la santé et concevoir des formulaires et des procédures simples d'effets indésirables.