Medication adherence in renal transplant recipients: A latent variable model of psychosocial and neurocognitive predictors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Estimates indicate that 20-70% of renal transplant recipients are medication non-adherent, significantly increasing the risk of organ rejection. Medication adherence is negatively impacted by lower everyday problem solving ability, and associations between depressive symptoms, self-efficacy, and adherence are reported in renal transplant recipients. Nonetheless, to date, these associations have not been examined concurrently. Given the relationship between non-adherence and organ rejection, it is critical to gain a better understanding of the predictors of adherence in renal transplant recipients. To this end, we modeled relationships among cognitive abilities, depressive symptoms, self-efficacy, and adherence in this group. METHODS: Participants (N = 211) underwent renal transplant at least one year prior to participation. Adherence was measured via self-report, medication possession ratio, and immunosuppressant blood-level. Traditionally-measured neurocognitive and everyday problem-solving abilities were assessed. Depressive symptoms were measured via self-report, as were general and medication adherence related self-efficacy. Structural equation modeling was used to assess the fit of the model to available data. RESULTS: Everyday problem solving and self-efficacy had direct positive associations with adherence. Depressive symptoms were negatively associated with self-efficacy, but not adherence. Traditionally-measured neurocognitive abilities were positively associated with self-efficacy, and negatively associated with depressive symptoms. CONCLUSIONS: We present a comprehensive investigation of relationships between cognitive and psychosocial factors and adherence in medically stable renal transplant recipients. Findings confirm the importance of everyday problem solving and self-efficacy in predicting adherence and suggest that influences of depressive symptoms and neurocognitive abilities are indirect. Findings have important implications for future development of interventions to improve medication adherence in renal transplant recipients.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».