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Enregistrement W2180653297 · doi:10.1185/03007995.2015.1119677

Understanding adherence to medications in type 2 diabetes care and clinical trials to overcome barriers: a narrative review

2015· review· en· W2180653297 sur OpenAlexaff
Margaret Tiktin, Selda Çelik, Lori Berard

Notice bibliographique

RevueCurrent Medical Research and Opinion · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensWinnipeg Regional Health AuthorityHealth Sciences CentreUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePolypharmacyGlycemicMEDLINEType 2 diabetesPsychological interventionClinical trialPharmacyFamily medicineHealth careMedication adherencePsycINFOPatient educationIntensive care medicineDiabetes mellitusNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To identify factors affecting adherence to medications in type 2 diabetes (T2D) care and clinical trials. BACKGROUND: Adherence to medication is associated with better patient outcomes, lower healthcare costs, and improved quality and robustness of trial data. In T2D, non-adherence to regimens may compromise glycemic, blood pressure and lipid control, which can, in turn, increase morbidity and mortality rates. DESIGN: A literature search was performed to identify studies reporting adherence to medications and highlighting specific adherence challenges/approaches in T2D. The search was limited to clinical trials, comparative studies or meta-analyses, reported in English with a freely available abstract. DATA SOURCE: MEDLINE (31 December 2008 to 31 December 2013). REVIEW METHODS: Studies not reporting adherence to medications or highlighting adherence challenges/approaches in T2D, presenting only self-reported adherence or including fewer than 100 patients were excluded. Eligible reports are discussed narratively. RESULTS: Factors identified as having a detrimental impact on adherence were smoking, depression and polypharmacy. Conversely, increased convenience (e.g. pen compared with vial and syringe; medication supplied by mail order vs. retail pharmacy) was associated with better patient adherence, as were interventions that increased patient motivation (e.g. individualized, nurse-led consultation) and education. CONCLUSIONS: Medication adherence is influenced by complex and multifactorial issues, which can include smoking, depression, polypharmacy, convenience of obtaining and administering the medication, patient motivation and education. We recommend simplifying treatment regimens, where possible, improving provider-patient communication, and providing support and education to increase medication adherence, with a view to improving patient outcomes and clinical trial data quality.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,822
Tête enseignante GPT0,674
Écart entre enseignants0,147 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations42
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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