Medication Adherence among Rural, Low-Income Hypertensive Adults: A Randomized Trial of a Multimedia Community-Based Intervention
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Examine the effectiveness of a community-based, multimedia intervention on medication adherence among hypertensive adults. DESIGN: Randomized controlled trial. SETTING: Rural south Alabama. SUBJECTS: Low-income adults (N = 434) receiving medication at no charge from a public health department or a Federally Qualified Health Center. INTERVENTION: Both interventions were home-based and delivered via computer by a community health advisor. The adherence promotion (AP) intervention focused on theoretical variables related to adherence (e.g., barriers, decisional balance, and role models). The cancer control condition received general cancer information. MEASURES: Adherence was assessed by pill count. Other adherence-related variables, including barriers, self-efficacy, depression, and sociodemographic variables, were collected via a telephone survey. ANALYSIS: Chi-square analysis tested the hypothesis that a greater proportion of participants in the AP intervention are ≥80% adherent compared to the control group. General linear modeling examined adherence as a continuous variable. RESULTS: Participants receiving the intervention did not differ from individuals in the control group (51% vs. 49% adherent, respectively; p = .67). Clinic type predicted adherence (p < .0001), as did forgetting to take medications (p = .01) and difficulty getting to the clinic to obtain medications (p < .001). CONCLUSIONS: Multilevel interventions that focus on individual behavior and community-level targets (e.g., how health care is accessed and delivered) may be needed to improve medication adherence among low-income rural residents.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».