Understanding ethno-cultural differences in cardiac medication adherence behavior: a Canadian study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are ethno-cultural differences in cardiac patients' adherence to medications. It is unclear why this occurs. We thus aimed to generate an in-depth understanding about the decision-making process and potential ethno-cultural differences, of white, Chinese, and south Asian cardiac patients when making the decision to adhere to a medication regimen. METHODS: A hierarchical descriptive decision-model was generated based on previous qualitative work, pilot tested, and revised to be more parsimonious. The final model was examined using a novel group of 286 cardiac patients, using their self-reported adherence as the reference. Thereafter, each node was examined to identify decision-making constructs that might be more applicable to white, Chinese or south Asian groups. RESULTS: Non-adherent south Asians were most likely to identify a lack of receipt of detailed medication information, and less confidence and trust in the health care system and health care professionals. Both Chinese and south Asian participants were less likely to be adherent when they had doubts about western medicine (eg, the effects and safety of the medication). Being able to afford the cost of medications was associated with increased adherence. Being away from home reduced the likelihood of adherence in each group. The overall model had 67.1% concordance with the participants' initial self-reported adherence, largely due to participants' overreporting adherence. CONCLUSION: These identified elements of the decision-making process are generally not considered in traditionally used medication adherence questionnaires. Importantly these elements are modifiable and ought to be the focus of both interventions and measurement of medication adherence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».