关于阿司匹林与扑热息痛一般销售国家指南零售店依从性的神秘顾客研究数据
该数据集来自一项神秘顾客研究,考察非药品零售店对英国 MHRA 关于阿司匹林和扑热息痛非处方销售国家指南的依从情况。研究分两阶段:第一阶段由八名医学生在 62 家商店尝试一次性购买不少于 96 片/粒阿司匹林或扑热息痛;第二阶段由四名医学生在 54 家商店尝试购买 32 片 500 mg 扑热息痛并

基本信息
资源简介
关于阿司匹林与扑热息痛一般销售国家指南零售店依从性的神秘顾客研究数据
Data from: How well are national guidelines relating to the general sales of aspirin and paracetamol, adhered to by retail stores: a mystery shopper study
该数据集来自一项神秘顾客研究,考察非药品零售店对英国 MHRA 关于阿司匹林和扑热息痛非处方销售国家指南的依从情况。研究分两阶段:第一阶段由八名医学生在 62 家商店尝试一次性购买不少于 96 片/粒阿司匹林或扑热息痛;第二阶段由四名医学生在 54 家商店尝试购买 32 片 500 mg 扑热息痛并搭配含扑热息痛的感冒药。结果发现 58% 和 57% 的零售商分别超量销售扑热息痛和阿司匹林,23% 和 28% 的零售商愿意出售不少于 96 片的扑热息痛或阿司匹林。数据可用于分析零售环节对用药安全指南的遵守程度(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2015。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:确定非药品零售店是否遵守现行英国药品和健康产品管理局(MHRA)关于阿司匹林和扑热息痛非处方(OTC)销售的国家指南。方法:研究的第一阶段和第二阶段分别派出八名和四名医学生进行神秘顾客式调查。第一阶段:八名医学生在 62 家商店尝试一次性购买不少于 96 片/粒阿司匹林或扑热息痛。第二阶段:四名医学生在 54 家商店尝试购买 32 片 500 mg 扑热息痛以及一种也含有扑热息痛的感冒药制剂。结果:第一阶段数据显示,分别有 58% 和 57% 的零售商销售的扑热息痛和阿司匹林超过 MHRA 指南建议量。我们观察到,23% 和 28% 的零售商愿意出售不少于 96 片的扑热息痛或阿司匹林
【主题与分类】
主题标签:Paracetamol、aspirin、spring 2015、Hepatology、Medical law、Overdose、Suicide、Holocene、OTC。本站分类:口腔疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.b1k0v
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.b1k0v
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 84.9 KB。
数据说明
目的:确定非药品零售店是否遵守现行英国药品和健康产品管理局(MHRA)关于阿司匹林和对乙酰氨基酚非处方(OTC)销售的国家指南。方法:研究第1阶段和第2阶段分别安排8名和4名医学生进行神秘顾客式调查。第1阶段:8名医学生在62家商店尝试一次性购买≥96片/粒阿司匹林或对乙酰氨基酚。第2阶段:4名医学生在54家商店尝试购买32片500毫克对乙酰氨基酚以及一种同样含有对乙酰氨基酚的“流感”制剂。结果:第1阶段数据显示,分别有58%和57%的零售商销售的对乙酰氨基酚和阿司匹林超过MHRA指南推荐量。我们观察到,23%和28%的零售商愿意在不过问的情况下出售≥96片对乙酰氨基酚或阿司匹林。
第二阶段结果显示,57%的零售商在销售32×500毫克扑热息痛的同时,还搭配销售含扑热息痛的‘流感’制剂;而98%的店铺在出售16×500毫克扑热息痛时,会一并销售含扑热息痛的‘流感’治疗药物,且未向顾客询问任何问题或提供任何建议。讨论:MHRA关于非处方药销售的国家指南在非药房店铺中似乎执行不力。在英国,必须更好地规范阿司匹林和扑热息痛的非处方销售,以最终降低故意和意外过量用药的发病率和死亡率。
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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