A qualitative interview study: patient accounts of medication use in early rheumatoid arthritis from symptom onset to early postdiagnosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine accounts of medication use in participants with early rheumatoid arthritis (RA) from symptom onset to early postdiagnosis. DESIGN: Qualitative study with in-depth, personal interviews. PARTICIPANTS: 37 women and one man, aged 30-70s, with a diagnosis of RA <12 months. MAIN OUTCOME MEASURE: Participants' experiences and feelings of medication use in early RA. SETTING: British Columbia, Canada. RESULTS: Medications were central to how people managed symptoms and disease. Two main themes were identified, showing that optimum medication use was hampered, and how this related to delayed diagnosis and effective care. The first theme, 'paradox of prediagnosis reliance on over the counter (OTC) medications', describes how people's self-management with OTC medications was 'effective'. Participants relied extensively on OTC medications for pain relief and to maintain 'normal life'. However, as this contributed to delayed medical consultation, diagnosis and effective treatment, OTC medication was also potentially detrimental to disease outcome. The second theme, 'ambivalence around prescription medications post diagnosis', describes how adherence was hindered by patient beliefs, priorities and ambivalence towards medications. CONCLUSIONS: This study highlights how people use medications in early RA and contributes to a better understanding of medication use that may transfer to other conditions. Given the drive towards active self-management in healthcare and patients' ambivalence about using strong medications, an in-depth understanding of how these combined factors impact patient experiences will help healthcare providers to support effective medication practices. The reported extensive reliance on OTC medications may speak to a care gap needing further investigation in the context of health behaviours and outcomes of patient self-management.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 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 ».