Does Adherence to Medications for Type 2 Diabetes Differ Between Individuals With Vs Without Schizophrenia?
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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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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
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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