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Enregistrement W2412899347 · doi:10.1177/2396987316647187

Predictive factors of non-adherence to secondary preventative medication after stroke or transient ischaemic attack: A systematic review and meta-analyses

2016· review· en· W2412899347 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEuropean Stroke Journal · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisCINAHLPsycINFOMEDLINEStroke (engine)PolypharmacyInternal medicineSystematic reviewPublication biasAtrial fibrillationMedication adherencePhysical therapyPsychiatryPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Non-adherence to secondary preventative medications after stroke is relatively common and associated with poorer outcomes. Non-adherence can be due to a number of patient, disease, medication or institutional factors. The aim of this review was to identify factors associated with non-adherence after stroke. METHOD: We performed a systematic review and meta-analysis of studies reporting factors associated with medication adherence after stroke. We searched MEDLINE, EMBASE, CINAHL, PsycINFO, CENTRAL and Web of Knowledge. We followed PRISMA guidance. We assessed risk of bias of included studies using a pre-specified tool based on Cochrane guidance and the Newcastle-Ottawa scales. Where data allowed, we evaluated summary prevalence of non-adherence and association of factors commonly reported with medication adherence in included studies using random-effects model meta-analysis. FINDINGS: From 12,237 titles, we included 29 studies in our review. These included 69,137 patients. The majority of included studies (27/29) were considered to be at high risk of bias mainly due to performance bias. Non-adherence rate to secondary preventative medication reported by included studies was 30.9% (95% CI 26.8%-35.3%). Although many factors were reported as related to adherence in individual studies, on meta-analysis, absent history of atrial fibrillation (OR 1.02, 95% CI 0.72-1.5), disability (OR 1.27, 95% CI 0.93-1.72), polypharmacy (OR 1.29, 95% CI 0.9-1.9) and age (OR 1.04, 95% CI 0.96-1.14) were not associated with adherence. DISCUSSION: This review identified many factors related to adherence to preventative medications after stroke of which many are modifiable. Commonly reported factors included concerns about treatment, lack of support with medication intake, polypharmacy, increased disability and having more severe stroke. CONCLUSION: Understanding factors associated with medication taking could inform strategies to improve adherence. Further research should assess whether interventions to promote adherence also improve outcomes.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,228 · 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