Does Adherence to Medications for Type 2 Diabetes Differ Between Individuals With Vs Without Schizophrenia?
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with schizophrenia are at increased risk for poor health outcomes and mortality. This may be due to inadequate self-management of co-occurring conditions, such as type 2 diabetes. We compared adherence to oral hypoglycemic medications for diabetes patients with vs without comorbid schizophrenia. Using Veterans Affairs (VA) health system administrative data, we identified all patients with both schizophrenia and type 2 diabetes and with at least one oral hypoglycemic prescription fill in fiscal year 2002 (N = 11 454) and a comparison group of patients with diabetes who were not diagnosed with schizophrenia (N = 10 560). Nonadherence was operationalized as having a medication possession ratio indicating receipt of less than 80% of needed hypoglycemic medications. Poor adherence was less prevalent among diabetes patients with (43%) than without schizophrenia (52%, P < .001). In multivariable analyses, having schizophrenia was associated with a 25% lower likelihood of poor adherence compared with not having schizophrenia (adjusted odds ratio: 0.75, 95% confidence interval: 0.70-0.80). Poorer adherence was associated with black race, homelessness, depression, substance use disorder, and medical comorbidity. Having more outpatient visits, a higher proportion of prescriptions delivered by mail, lower prescription copayments, and more complex medication regimens were each associated with increased adherence. Among veterans with diabetes receiving ongoing VA care, overall hypoglycemic medication adherence was low, but individuals with comorbid schizophrenia were more likely to be adherent to these medications. Future studies should investigate whether factors such as comanagement of a chronic psychiatric illness or regular contact with mental health providers bestow benefits for diabetes self-management in persons with schizophrenia.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».