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Enregistrement W2129528640 · doi:10.1111/j.1547-5069.2012.01476.x

Focus on Increasing Treatment Self‐Efficacy to Improve Human Immunodeficiency Virus Treatment Adherence

2012· article· en· W2129528640 sur OpenAlexaff
Kathleen M. Nokes, Mallory O. Johnson, Allison R. Webel, Carol Dawson Rose, J. Craig Phillips, Kathleen M. Sullivan, Lynda Tyer‐Viola, Marta Rivero‐Méndez, Patrice K. Nicholas, Jeanne Kemppainen, Elizabeth Sefcik, Wei‐Ti Chen, John Brion, Lucille Sanzero Eller, Kenn M. Kirksey, Dean Wantland, Carmen J. Portillo, Inge B. Corless, Joachim G. Voss, Scholastika Iipinge, Mark Spellmann, William L. Holzemer

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Scholarship · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of Nursing ResearchNational Center for Research ResourcesNational Institute of Mental HealthNational Institutes of HealthMassachusetts General HospitalCenter for AIDS Research, University of WashingtonUniversity of Washington
Mots-clésSocial cognitive theoryDescriptive statisticsClinical psychologySocial supportSelf-efficacyMedicinePsychologyGerontologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Human immunodeficiency virus (HIV) treatment self-efficacy is the confidence held by an individual in her or his ability to follow treatment recommendations, including specific HIV care such as initiating and adhering to antiretroviral therapy (ART). The purpose of this study was to explore the potential mediating role of treatment adherence self-efficacy in the relationships between Social Cognitive Theory constructs and self- reported ART adherence. DESIGN: Cross-sectional and descriptive. The study was conducted between 2009 and 2011 and included 1,414 participants who lived in the United States or Puerto Rico and were taking antiretroviral medications. METHODS: Social cognitive constructs were tested specifically: behaviors (three adherence measures each consisting of one item about adherence at 3-day and 30-day along with the adherence rating scale), cognitive or personal factors (the Center for Epidemiology Studies Depression Scale to assess for depressive symptoms, the 12-Item Short Form Health Survey (SF-12) to assess physical functioning, one item about physical condition, one item about comorbidity), environmental influences (the Social Capital Scale, one item about social support), and treatment self-efficacy (HIV Adherence Self-Efficacy Scale). Analysis included descriptive statistics and regression. RESULTS: The average participant was 47 years old, male, and a racial or ethnic minority, had an education of high school or less, had barely adequate or totally inadequate income, did not work, had health insurance, and was living with HIV/acquired immunodeficiency syndrome for 15 years. The model provided support for adherence self-efficacy as a robust predictor of ART adherence behavior, serving a partial mediating role between environmental influences and cognitive or personal factors. CONCLUSIONS: Although other factors such as depressive symptoms and lack of social capital impact adherence to ART, nurses can focus on increasing treatment self-efficacy through diverse interactional strategies using principles of adult learning and strategies to improve health literacy. CLINICAL RELEVANCE: Adherence to ART reduces the viral load thereby decreasing morbidity and mortality and risk of transmission to uninfected persons. Nurses need to use a variety of strategies to increase treatment self-efficacy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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