Mental health in hypertension: assessing symptoms of anxiety, depression and stress on anti-hypertensive medication adherence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with chronic conditions like hypertension may experience many negative emotions which increase their risk for the development of mental health disorders particularly anxiety and depression. For Ghanaian patients with hypertension, the interaction between hypertension and symptoms of anxiety, depression and stress remains largely unexplored. To fill this knowledge gap, the study sought to ascertain the prevalence and role of these negative emotions on anti-hypertensive medication adherence while taking into account patients' belief systems. METHODS: The hospital-based cross-sectional study involving 400 hypertensive patients was conducted in two tertiary hospitals in Ghana. Data were gathered on patient's socio-demographic characteristics, anxiety, depression and stress symptoms, spiritual beliefs, and medication adherence. RESULTS: Hypertensive patients experienced symptoms of anxiety (56%), stress (20%) and depression (4%). As a coping mechanism, a significant relation was observed between spiritual beliefs and anxiety (x (2) = 13.352, p = 0.010), depression (x (2) = 6.205, p = 0.045) and stress (x (2) = 14.833, p = 0.001). Stress among patients increased their likelihood of medication non-adherence [odds ratio (OR) = 2.42 (95% CI 1.06 - 5.5), p = 0.035]. CONCLUSION: The study has demonstrated the need for clinicians to pay attention to negative emotions and their role in medication non-adherence. The recommendation is that attention should be directed toward the use of spirituality as a possible mechanism by which negative emotions could be managed among hypertensive patients.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».