The Influence of Perceived Social Support on Medication Adherence in First-Episode Psychosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our study examines the unique influence of social and family support on adherence to medication in a sample of patients treated for first-episode psychosis (FEP). METHOD: Social and family support using the Multidimensional Scale of Perceived Social Support and medication adherence (consensus of subjective and objective data) were evaluated on a monthly basis during a 6-month period in a sample of 82 FEP patients. The relation between social support and adherence was evaluated using correlational and linear regression analyses, controlling for other relevant variables. A longitudinal analysis using hierarchical linear models was conducted to model change in adherence over time. RESULTS: Monthly correlations between social support and adherence were significant at 4 of 7 time points during a 6-month period. There was a modest correlation between the percentage of months of good adherence and the average level of family support across the study period. The linear regression failed to demonstrate a significant relation between baseline social support and overall adherence during the entire study period. Change in social support over time was inversely associated with change in adherence. CONCLUSIONS: Our study emphasizes the concurrent influence of social (mostly family) support on adherence but this effect does not persist over time. Changes in the degree of social support may have a complex effect on changes in adherence.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».