Adherence to the treatment of patients with bronchial asthma
Notice bibliographique
Résumé
Background: Low adherence to the treatment is one of the main problems which hampers the achievement of asthma control. Aim: To study psychological characteristics of asthmatics, affecting adherence to treatment. Methods: 141 patients with mild (n=28), moderate (n=86) and severe asthma (n=27) were examined. The mean age was 44±1.2 years old, the mean duration of the disease was 6±0.8 years. The questionnaire of the assessment of adherence to treatment at asthma, Toronto Alexithymia Scale – TAS (G.Taylor, 1984), and self-questionnaire for identification of depression CES-D (M.M.Weissman et al., 1977) were used. Results: While self-filling questionnaire of the assessment of adherence to treatment the patients overestimated their compliance (self-assessment of compliance index was 100%). Therefore, we used the data from interviews with patients. The patients were divided into 2 groups according to adherence to treatment. The 1st group included 34 patients with high adherence to treatment. The 2nd group consisted of 107 patients who violated the regime of treatment and did not follow the prescriptions. The 2nd group significantly differed from the 1st one by low mean values of "compliancy index" (58.1±7.3 vs. 78.4±12.3%), high indices of TAS (66.2±2.3), low level of education and unemployment (14 vs. 3%). All patients had high safety needs (the mean index was 87.6±6.3%). The degree of adherence to treatment inversely correlated with asthma severity (Spearman9s R=-0,68), the duration of the disease (R=-0,54), the level of depression (R=-0.59). Conclusion: The severity and duration of asthma, alexithymia, poor education and unemployment have most influence on the degree of adherence to treatment in patients with asthma.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
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 ».