Patient and Healthcare Provider Barriers to Hypertension Awareness, Treatment and Follow Up: A Systematic Review and Meta-Analysis of Qualitative and Quantitative Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the importance of detecting, treating, and controlling hypertension has been recognized for decades, the majority of patients with hypertension remain uncontrolled. The path from evidence to practice contains many potential barriers, but their role has not been reviewed systematically. This review aimed to synthesize and identify important barriers to hypertension control as reported by patients and healthcare providers. METHODS: Electronic databases MEDLINE, EMBASE and Global Health were searched systematically up to February 2013. Two reviewers independently selected eligible studies. Two reviewers categorized barriers based on a theoretical framework of behavior change. The theoretical framework suggests that a change in behavior requires a strong commitment to change [intention], the necessary skills and abilities to adopt the behavior [capability], and an absence of health system and support constraints. FINDINGS: Twenty-five qualitative studies and 44 quantitative studies met the inclusion criteria. In qualitative studies, health system barriers were most commonly discussed in studies of patients and health care providers. Quantitative studies identified disagreement with clinical recommendations as the most common barrier among health care providers. Quantitative studies of patients yielded different results: lack of knowledge was the most common barrier to hypertension awareness. Stress, anxiety and depression were most commonly reported as barriers that hindered or delayed adoption of a healthier lifestyle. In terms of hypertension treatment adherence, patients mostly reported forgetting to take their medication. Finally, priority setting barriers were most commonly reported by patients in terms of following up with their health care providers. CONCLUSIONS: This review identified a wide range of barriers facing patients and health care providers pursuing hypertension control, indicating the need for targeted multi-faceted interventions. More methodologically rigorous studies that encompass the range of barriers and that include low- and middle-income countries are required in order to inform policies to improve hypertension control.
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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 | 0,069 | 0,177 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».