Do patients' expectations influence their use of medications? Qualitative study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate whether patients' expectations influence how they take their medications by looking at the expectations patients have of their medications and the factors that affect these expectations. DESIGN: Qualitative study using in-depth interviews and a grounded-theory approach. SETTING: A large city in Ontario. PARTICIPANTS: A total of 18 community-dwelling adult patients taking medication for at least 6 months. METHOD: Both purposive and convenience sampling techniques were used. The initial strategy comprised stratified, maximum variation, and typical case sampling. The research team developed a semistructured interview guide after a preliminary review of the literature. Individual, face-to-face, in-depth interviews were conducted and audiotaped. At the end of the interviews, basic demographic information was collected. Interviewers were debriefed following each interview and their comments on relevant contextual information, general impressions of the interview, and possible changes to the interview guide were audiotaped. Audiotapes of each interview, including the debriefing, were transcribed verbatim, cleaned, and given a unique identifying number. At least 2 team members participated in analyzing the data using an operational code book that was modified to accommodate emerging themes as analysis continued. MAIN FINDINGS: Patients' expectations were more realistic than idealistic. Many participants acted on their expectations by changing their medication regimens on their own or by seeking additional information on their medications. Expectations were affected by patients' beliefs, past experiences with medications, relationships with their health care providers, other people's beliefs, and the cost of medication. Patients actively engaged in strategies to confirm or modify their expectations of their medications. CONCLUSION: A range of factors (most notably past experiences with medications and relationships with health care providers) influenced patients' expectations of their medications. More comprehensive discussion between patients and their health care providers about these factors could affect whether medications are used optimally.
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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 | 0,014 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».