Notice bibliographique
Résumé
Effective communication is a prerequisite for any successful encounter between patient and provider. Nevertheless, it is unclear how/where communication can impact/affect adherence to antihypertensive medication, and maintenance of lifestyle changes to control blood pressure targets. Poor physician communication is correlated with a higher risk of treatment nonadherence. Given the high rates of hypertension globally, this review serves to enlighten aspects of the communication exchange from a provider, context, and patient perspective. Relevant articles were analyzed to assess barriers, solutions, and optimizations for communication with hypertensive patients. To support the findings, a model of communication in the context of hypertension treatment is presented, which comprises three phases: comprehension and acceptance, translation into action, and long-term retention. Secondly, an analysis of care providers (bedside manner, verbal/nonverbal communication, empathy and sex, time, knowledge base), context (format and tailoring of the message, and physical environment), and patient-related factors (sex, socio-economic status, language and health literacy, culture, age, psychological factors) were assessed in relation to hypertension. Current literature is limited regarding reciprocal communication, adaptive packaging of messages, and active verification of effective communication. To improve communication, hypertension care programs could benefit from better communication training, more team-based approaches, and flexible tools based on information technology.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».