Factors affecting medication adherence among patients with rheumatic disorders
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Patient's adherence is an important factor affecting the successful maintenance of treatment, slow progression of the disease; reduce costs of health care especially in the presence of multiple chronic conditions as rheumatic disorders. While, medication non-adherence is a significant problem leads to increased mortality and morbidity. So, identification of the factors affecting non-adherence to medication regimens is beneficial for healthcare providers to improve patient’s health condition. The aim of the study was to determine factors affecting medication adherence among sample of Egyptian patients with rheumatic disorders.Methods: Design: An exploratory descriptive research design. Subjects: Purposive sampling of patients with history of rheumatic disorders. Setting: The study was carried out in rheumatology department and medical wards at Al-Kaser Al-Aini hospital. Tool: Patient Preliminary Informational Variables, Morisky Medication Adherence Scale 8-Items and Factors affecting drug adherence checklist were used to collect pertinent data.Results: The study showed 59.2% of study group had low adherence, followed by medium adherence and high adherence (28%, 12.7%) to prescribed medications respectively. Findings also; revealed that the highest percent of these factors that may combine to render patients to be less able to adhere to prescribed medication ranked as complexity of medication regimen; chronic conditions, restricted formularies, changing medications covered on formularies; fear of possible adverse effects, fear of dependence; lack of continuity of care, treatment interferes with lifestyle or requires significant behavioral changes; patient information materials written at too high literacy level; severity of symptoms; lack of knowledge on adherence and the effective interventions for improving it; as well the medication cost; long wait times; burdensome schedule; poor access or missed appointments; actual or perceived unpleasant side effects; duration of therapy; medication negative effect on liver and kidney; in addition, psychosocial stress, anxiety and anger.Conclusions: Due to the diversity of causes of non-adherence, the health care professionals must understand factors affecting medication adherence when dealing with problems of medication adherence especially with chronic conditions as rheumatic disorders. Recommendation: Interventions for overcoming factors affecting adherence must become a central component of efforts to improve patients’ health worldwide. This could be done by proper determination for factors affecting medication adherence, also to consider patient condition individually and modify the treatment approach accordingly.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».