‘All illness is personal to that individual’: a qualitative study of patients’ perspectives on treatment adherence in bronchiectasis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adherence to treatment is low in bronchiectasis and is associated with poorer health outcomes. Factors affecting adherence decisions have not been explored in patients with bronchiectasis. OBJECTIVE: We aimed to explore patients' perspectives on adherence, factors affecting adherence decision making and to develop a conceptual model explaining this decision-making process in adults with bronchiectasis. METHODS: Adults with bronchiectasis participated in one-to-one semi-structured interviews. Interviews were audio-recorded, transcribed verbatim and analysed independently by two researchers using thematic analysis. Data from core themes were extracted, categorized into factors affecting adherence decision making and used to develop the conceptual model. RESULTS: Participants' beliefs about treatment, the practical aspects of managing treatment, their trust in health-care professionals and acceptance of disease and treatment were important aspects of treatment adherence. The conceptual model demonstrated that adherence decisions were influenced by participants' individual balance of barriers and motivating factors (treatment-related, disease-related, health-care-related, personal and social factors). CONCLUSION: Adherence decision-making in bronchiectasis is complex, but there is the potential to enhance adherence by understanding patients' specific barriers and motivators to adherence and using this to tailor adherence strategies to individual patients and treatments.
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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 | 0,016 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».