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Enregistrement W2892850869 · doi:10.1371/journal.pone.0204219

Medication adherence in renal transplant recipients: A latent variable model of psychosocial and neurocognitive predictors

2018· article· en· W2892850869 sur OpenAlexafffund
Theone Paterson, Norm O’Rourke, R. Jean Shapiro, Wendy Loken Thornton

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueProblem Solving Skills Development
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BC
Mots-clésNeurocognitivePsychosocialMedicineSelf-efficacyClinical psychologyStructural equation modelingCognitionInternal medicinePsychologyPsychiatryPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations29
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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