Self-Reported Morisky Score for Identifying Nonadherence with Cardiovascular Medications
Pourquoi ce travail est 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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Morisky medication adherence scale is a commonly used adherence screening tool. It is composed of 4 yes/no questions about past medication use patterns and is thus quick and simple to use during drug history interviews. OBJECTIVE: To evaluate the use of the self-reported Morisky score as a screening tool for identifying patients who have been nonadherent with chronic cardiovascular medications. METHODS: Patients who had taken an angiotensin-converting enzyme inhibitor or lipid-lowering agent for at least 3 consecutive months were interviewed using a structured questionnaire including the Morisky scale. Nonadherence was defined as taking < 80% of chronic cardiovascular medications based on prescription refill data over the previous 14 months. RESULTS: Forty-nine of 377 (13%) patients were categorized as nonadherent; however, only 12 (3%) patients had Morisky scores suggesting a high likelihood of nonadherence (3 or 4). While the Morisky score was a significant independent predictor of nonadherence by multivariate analysis, there was no threshold score or individual question that yielded concurrent high sensitivity and positive predictive values (PPVs) for identifying nonadherent patients. The internal consistency of the questions was low (alpha 0.32), as were item-to-total score correlations, suggesting that the individual questions were not measuring the same attribute. CONCLUSIONS: Using the Morisky scale to identify patients who have been nonadherent with chronic cardiovascular medications may be reasonable in some settings; however, the threshold score would have to be chosen based on a trade-off between sensitivity and PPV. These results were likely influenced by the low rate of nonadherence in this cohort. Rewording the questions, increasing the number of questions, and the use of graded response options may improve consistency.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle