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Enregistrement W2883628339 · doi:10.2147/ppa.s165749

Self-efficacy for medication management: a systematic review of instruments

2018· review· en· W2883628339 sur OpenAlexafffund
Larkin Lamarche, Ambika Tejpal, Dee Mangin

Notice bibliographique

RevuePatient Preference and Adherence · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésMedicineMEDLINEConstruct validityScale (ratio)PsychometricsReliability (semiconductor)Systematic reviewConstruct (python library)Clinical psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medication self-efficacy is a potentially important construct in research around optimal use of prescription medications. A number of medication self-efficacy measures are available; however, there is no systematic review of existing instruments and cataloguing of their theoretical underpinnings or psychometric properties, strengths, and weaknesses. The aim of the study was to identify instruments that measure self-efficacy for medication management. The study also aimed to examine the quality, theoretical grounding, and psychometric evaluation of existing measures of self-efficacy for medication management. The study was a systematic review. METHODS: Data were extracted from PubMed, OVID, and MEDLINE using a predefined search strategy. Citations were included if they reported the development and/or psychometric evaluation of an instrument to measure self-efficacy for medication management and were in English. Abstracts were screened for studies potentially meeting eligibility criteria. Full articles of these studies were then reviewed in depth. The review was carried out independently by two members of the research team. RESULTS: The search identified 158 citations of which 12 were included after screening. Full review identified 3 articles fitting inclusion criteria for the review. Generally, development was theoretically grounded and included patients and experts in the field. Psychometric testing showed evidence of internal consistency (2/3 instruments) and test-retest reliability (1/3 instruments). All instruments showed some validity; however, assessment of all forms of validity for each instrument was lacking. CONCLUSION: Although our analysis would recommend the use of the Self-Efficacy for Appropriate Medication Use Scale because of the current evidence of validity and reliability, more psychometric evaluation is required, particularly in terms of responsiveness to change as self-efficacy is a malleable patient-level factor. Three measures of self-efficacy for medication management were identified. Overall, some evidence of reliability and/or validity was demonstrated for all instruments; however, other forms of validity were not tested (ie, responsiveness to change). Use of a well-validated measure of self-efficacy medication management is essential in order to understand relationships between medication self-efficacy and other patient-reported outcomes such as patient-centeredness, patient enablement, and burden of treatment, an important area of research that is currently lacking.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,008
Bibliométrie0,0180,018
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,240 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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