A psychosocial perspective of medication side effects, experiences, coping approaches and implications for adherence in hypertension management
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study examined whether psychosocial variables influenced patients' perception and experience of side effects of their medicines, how they coped with these experiences and the impact on medication adherence behaviour. METHODS: A hospital-based mixed methods study using quantitative and qualitative approaches was conducted with hypertensive patients. Participants were asked about side effects, medication adherence, common psychological symptoms and coping mechanisms with the aid of standard questionnaires and an interview guide. RESULTS: The experiences of side effects-such as palpitations, frequent urination, recurrent bouts of hunger, erectile dysfunction, dizziness, cough, physical exhaustion-were categorized as no/low (39.75 %), moderate (53.0 %) and high (7.25 %). Significant relationships between depression (x (2) = 24.21, p < 0.0001), anxiety (x (2) = 42.33, p < 0.0001), stress (x (2) = 39.73, p < 0.0001) and side effects were observed. A logistic regression model using the adjusted results for this association is reported-depression [OR = 1.9 (1.03-3.57), p = 0.04], anxiety [OR = 1.5 (1.22-1.77), p ≤ 0.001] and stress [OR = 1.3 (1.02-1.71), p = 0.04]. Side effects significantly increased the probability of individuals to be non-adherent [OR = 4.84 (95 % CI 1.07-1.85), p = 0.04] with social factors, media influences and attitudes of primary care givers further explaining this relationship. Personal adoption of medication modifying strategies, espousing the use of complementary and alternative treatments and interventions made by clinicians were the main forms of coping with side effects. DISCUSSION: Results from this study show that, in addition to a biomedical approach, the experience of side effects has biological, social and psychological interrelations. The results offer more support for the need for a multi-disciplinary approach to healthcare where all forms of expertise are incorporated into health provision and patient care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».