Helping patients follow prescribed treatment: clinical applications.
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Prédiction distillée sur la base complète
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.
- Catégories candidates
- Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
- Catégories consensuelles
- aucune
- Domaine
- Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
- Devis d'étude
- Signal candidat: ObservationnelSignal consensuel: aucune
- Genre
- Signal candidat: EmpiriqueSignal consensuel: Empirique
- Score de désaccord entre enseignants
- 0,784
- Score d'incertitude au seuil
- 0,999
- Statut de validation
machine_predicted_unvalidated·codex-gemma-dda1882f352a
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,157 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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 découle
Résumé
Low adherence to prescribed medical regimens is a ubiquitous problem. Typical adherence rates are about 50% for medications and are much lower for lifestyle prescriptions and other more behaviorally demanding regimens. In addition, many patients with medical problems do not seek care or drop out of care prematurely. Although accurate measures of low adherence are lacking for many regimens, simple measures, such as directly asking patients and watching for appointment nonattendance and treatment nonresponse, will detect most problems. For short-term regimens (< or =2 weeks), adherence to medications is readily achieved by giving clear instructions. On the other hand, improving adherence to long-term regimens requires combinations of information about the regimen, counseling about the importance of adherence and how to organize medication taking, reminders about appointments and adherence, rewards and recognition for the patient's efforts to follow the regimen, and enlisting social support from family and friends. Successful interventions for long-term regimens are all labor-intensive but ultimately can be cost-effective.
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La notice
- Revue
- PubMed
- Thématique
- Medication Adherence and Compliance
- Domaine
- Medicine
- Établissements canadiens
- McMaster University
- Organismes subventionnaires
- non disponible
- Mots-clés
- MedicineRegimenMedical prescriptionPsychological interventionMedication adherenceIntensive care medicineDrop outMEDLINEFamily medicinePhysical therapyPsychiatryNursingInternal medicine
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui