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Enregistrement W2802601893 · doi:10.2147/ppa.s161151

Primary nonadherence to chronic disease medications: a meta-analysis

2018· review· en· W2802601893 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevuePatient Preference and Adherence · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanSaskWater
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical prescriptionReferralDiseasePrimary careMEDLINEFamily medicineIntensive care medicineInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medication nonadherence is a global problem that requires urgent attention. Primary nonadherence occurs when a patient consults with a medical doctor, receives a referral for medical therapy but never fills the first dispensation for the prescription medication. Nonadherence to chronic disease medications costs the USA ~$290 billion (USD) every year in avoidable health care costs. In Canada, it is estimated that 5.4% of all hospitalizations are due to medication nonadherence. OBJECTIVES: The objective of this study was to quantify the extent of primary nonadherence for four of the most common chronic disease medications. The second objective was to identify factors associated with primary nonadherence to chronic disease medications. MATERIALS AND METHODS: We conducted an extensive systematic literature review of eight databases with a wide range of keywords. We identified relevant articles for primary nonadherence to antihypertensives, lipid-lowering agents, hypoglycemics, and antidepressants. After further screening and assessment of methodologic quality, relevant data were extracted and analyzed using a random-effects model. RESULTS: Twenty-four articles were included for our meta-analysis after full review and assessment for risk of bias. The pooled primary nonadherence rate for the four chronic disease medications was 14.6% (95% CI: 13.1%-16.2%). Primary medication nonadherence was higher for lipid-lowering medications among the four chronic disease medications assessed (20.8%; 95% CI: 16.0%-25.6%). The rates in North America (17.0%; 95% CI: 14.4%-19.5%) were twice those from Europe (8.5%; 95% CI: 7.1%-9.9%). The absence of social support (20%; 95% CI: 14.4%-26.6%) was the most common sociodemographic variable associated with chronic disease medication primary nonadherence. CONCLUSION: Evidence suggests that a considerable percentage of patients do not initially fill their medications for treatable chronic diseases or conditions. This represents a major health care problem that can be successfully addressed. Efforts should be directed toward proper medication counseling, patient social support, and clinical follow-up, especially when the indications for the prescribed medication aim to provide primary prevention.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0120,009

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 Opus0,331
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,075 · 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