Elder and caregiver solutions to improve medication adherence
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
Medication mismanagement is a growing public health concern, especially among elders. Annually, it is a major contributor to emergency hospitalization and nursing home placement. Elders and their caregivers, as healthcare consumers and stakeholders in this issue, are uniquely qualified to inform strategies to improve medication adherence. We conducted a qualitative study to ascertain caregiver and elder perceptions of barriers to medication management and to identify community-derived solutions to improve medication management. Nine focus groups (N = 65, mean age = 71) were conducted with caregivers or elders from five communities. Participants were recruited by key informants utilizing snowball sampling methodology. The following themes were identified in the participant-recommended proposed solutions improving medication adherence: (i) use of personal systems to overcome barriers to medication adherence, (ii) various solutions to address cost concerns, (iii) the need for regular review of medications by doctors or pharmacists to eliminate unnecessary medications, (iv) desire for community-driven support systems, and (v) using medical advocates. Elders and caregivers recognized medication non-adherence as a community-wide issue and were eager to offer solutions they thought would work in their communities. These solutions can lend credibility to strategies currently being developed/utilized and offer innovative recommendations for future interventions.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,003 |
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