The Effect of Using the Care Model of "Sensitization" on Medication Adherence in Asthmatic Patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Asthma is a prevalent disease with a multitude of complication. The present research was aimed at investigating the effects of implementing sensitization care model on medication adherence in asthmatic patients. METHODS & MATERIALS: In this interventional study, 74 subjects were selected using accessibility sampling method and were randomly classified into 2 separate groups, intervention (37 subjects) and control group (37 subjects). Data were collected with questionnaire. A month later, the subjects in both groups (control and intervention) completed questionnaire again. The collected data were analyzed using SPSS software, Independent t-test, Paired t-test and Chi-Square. RESULTS: Data analysis showed that the average age of participants was 41 years (range 21-83). The most and lowest frequencies of marital status in both sexes were 66.2% married and 33.8% single, respectively. There was no significant difference before intervention between two groups. However, after the intervention, there was a significant difference between the two groups (P=0.0001). DISCUSSION: The results of the present study showed that implementing sensitization care model had a positive effect on medication adherence among asthmatic patients. Therefore, application of this model is recommended to care and treatment asthmatic 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».