Using Focus Groups to Identify Barriers to Drug Use in Patients with Congestive Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVE: To explore barriers to adherence to drug therapy identified by patients with congestive heart failure (CHF). SETTING: University-associated heart failure clinic and a family practice clinic. PATIENTS: Twenty-six patients with CHF. INTERVENTION: Four focus group sessions. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Participants were asked to describe how their lives changed as a result of developing CHF and the challenges they face when taking drugs for the condition. In the second half of each session, participants were asked for their opinions regarding various teaching and memory aids for improving adherence with therapy. They recognized the value of these aids and often created their own when health care professionals did not supply them. Transcripts were reviewed and comments grouped to identify patient-perceived barriers to adherence. The disease placed significant limitations on lifestyle. Furosemide had dramatic effects on daily activities, and some patients altered the dosing schedule to accommodate their plans. Influences on adherence were generalized into five themes: confidence in health care providers; their own knowledge regarding the disease and drugs used to treat it; previous experience with drugs; support from family and friends; and ease of communication with health care professionals. CONCLUSION: Focus groups are an effective and efficient method to explore patients opinions of barriers to drug therapy adherence. Such information can have a direct impact on management of patients with CHF. Information gathered in this study will be used to construct a survey to measure barriers to drug adherence and design interventions to improve adherence.
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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 | 0,019 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».