An observational study of health literacy and medication adherence in adult kidney transplant recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a high prevalence of non-adherence to immunosuppressants in kidney transplant recipients. Although limited health literacy is common in kidney recipients and is linked to adverse outcomes in other medical populations, its effect on medication adherence in kidney transplant recipients remains poorly understood. The objective was to investigate the effect of lower health literacy on immunosuppressant adherence. METHODS: Kidney recipients who were at least 6 months post-transplant and outpatients of Vancouver General Hospital in B.C., Canada were recruited through invitation letters. A total of 96 recipients completed the Health Literacy Questionnaire, which provides a multifactorial profile of self-reported health literacy and the Transplant Effects Questionnaire-Adherence subscale measuring self-reported immunosuppressant adherence. Hierarchical linear regression was used to analyze the association between health literacy and adherence after controlling for identified risk factors of non-adherence. RESULTS: = 0.08, P = 0.004) and lower scores on six of nine of the health literacy factors. CONCLUSIONS: Poorer health literacy is associated with lower immunosuppressant adherence in adult kidney transplant recipients suggesting the importance of considering a recipient's level of health literacy in research and clinical contexts. Medication adherence interventions can target the six factors of health literacy identified as being risk factors for lower medication adherence.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».