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Enregistrement W16563919 · doi:10.1016/j.amjcard.2005.10.051

SELF-EFFICACY AND BELIEFS ABOUT MEDICATIONS: IMPLICATIONS FOR ANTIRETROVIRAL THERAPY ADHERENCE

2013· dissertation· en· W16563919 sur OpenAlexaboutno aff
Adegoke O. Adefolalu

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Cardiology · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésMedicineBivariate analysisSelf-efficacyClinical psychologyOptimismAntiretroviral therapyDescriptive statisticsHuman immunodeficiency virus (HIV)Intervention (counseling)Family medicinePsychiatryViral loadPsychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The earlier optimism generated by the efficacy of antiretroviral drugs in human immuno-deficiency virus (HIV) patients has been dissipated in the face of the enormous chal-lenge of maintaining a nearly perfect adherence indefinitely. This study set to determine the influence of HIV adherence self-efficacy and beliefs about medicines on antiretrovi-ral therapy adherence, with the aim of developing a framework for enhancing antiretrovi-ral therapy (ART) adherence through focused intervention on modifiable factors from study variables that are strongly associated with ART adherence. \nA descriptive correlational design was used to assess the predictive relationships of HIV adherence Self-Efficacy, Beliefs about Medicines and ART adherence among 232 HIV-infected patients in a large public health facility in Pretoria. Participants' medication be-liefs were assessed using the Beliefs about Medicines Questionnaire, HIV adherence self-efficacy was assessed with HIV adherence self-efficacy scale (HIV-ASES) and ART adherence was assessed using the AIDS Clinical Trial Group questionnaire. Pearson correlation analysis was used to assess bivariate associations among the variables, and multiple regression analysis was used to examine the relationships among the inde-pendent variables and ART adherence. \nMean adherence for the 232 participants was 95% (SD=13.2). Correlation analysis re-vealed positive bivariate associations between perceived general harm and overuse of medications, and ART adherence (p<0.05); between specific necessity and concerns about ARVs, and perceived general harm and overuse of medications (p<0.05); be-tween HIV adherence self efficacy and ART non-adherence (p<0.05). Multiple regres-sion analysis showed significance for perceived general harm and overuse of medica-tions on ART adherence (F(1;231)=11,583;p<0,001) with perceived general harmful ef-fects and overuse of medications explaining 4.8% of the variance. There was signifi-cance for HIV adherence self-efficacy on ART non-adherence (F(1;41)=4.440; p<0.041), with HIV-ASES explaining 9,8% of the variance. Based on the results, a framework for enhancing ART adherence was developed. Activities in the framework consist of baseline screening for adherence facilitators and barriers using the beliefs about medicine questionnaire and HIV ASES, this is followed by focused interventions on identified barriers of ART adherence

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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