Why do Patients Forget to Take Immunosuppression Medications and Miss Appointments: Can a Mobile Phone App Help?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Kidney transplant recipients must adhere to their immunosuppressive medication regimen. However, non-adherence remains a major problem. OBJECTIVE: The aim of this paper is to determine how kidney transplant recipients remember to take their medications, and assess their perception and beliefs about adherence to immunosuppressive medications and barriers to medication adherence. In addition, we aim to assess perception and beliefs about willingness to use a hypothetical, mobile phone app to improve adherence. METHODS: We conducted a qualitative study that included an average of three home or workplace visits of kidney transplant recipients (N=16) from a single urban transplant center. RESULTS: The qualitative study revealed that transplant recipients understood the importance of taking their immunosuppressive medications and this motivated them to take their medications. The visits showed that most participants have incorporated medication use into their daily lives and that any minor deviation from daily routines could result in non-adherence. Participants also reported other barriers to adherence. All participants were interested in using an app to remind them to take their medication; however, they reported potential barriers to using the app. CONCLUSIONS: Although kidney transplant recipients understood the importance of medication adherence, there were significant barriers to maintaining adherence. Participants also reported interest in using a mobile phone app.
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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 | 0,002 | 0,020 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».