Adherence to treatment among hypertensive individuals in a rural population of North India
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hypertension affects nearly a quarter of adults in India. While there are issues related to diagnosis and treatment gap, even among those who received treatment, adherence is a problem resulting in poor control. Aim & Objective: To study the adherence to treatment of hypertension and its determinants among rural population Methods and Material: A community based cross-sectional study was carried out in twenty-eight villages in Ballabgarh block of Faridabad district of Haryana. Sample size of 300 was calculated. Adults (? 18 years) with self-reported hypertension were recruited by simple random sampling at community level. Adherence to treatment was studied by both recall and pill count methods. Information about socio-demographic characteristic was also obtained. Results: In total 350 participants were recruited in the study. Adherence (100%) by recall method was reported among 27.4% subjects and by pill count among 18.9% subjects. Symptom-free period was identified as most common reason for non-adherence. Statistically significant poor adherence to treatment of hypertension was reported among subjects belonging lower social strata. Conclusions: Very low adherence to hypertension treatment was reported in rural community in northern India. There is urgent need for awareness generation about treatment adherence and developing adherence-monitoring mechanisms at community level
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».