Psychological Burden and Medication Adherence of Human Immunodeficiency Virus Positive Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Highly active antiretroviral therapy (HAART), which is a combination therapy that uses antiretroviral drugs, represents the only available therapy for combating the human immunodeficiency virus (HIV) infection. For Korean patients with HIV, it is difficult to maintain an optimal medication. The HIV- positive Korean patients that suffer from psychological burdens have low levels of medication adherence, which can lead to an increased mortality rate and a deteriorated quality of life. AIM: The purpose of this study was to investigate the level of medication adherence of Korean patients with HIV, and to identify the pathway through which the psychological burden impact medication adherence. METHODS: With a sample of 265 HIV-positive patients, the direct and indirect effects of the psychological burden on treatment adherence were estimated with structural equation modeling. RESULTS: The variable that had a significant direct effect on medication adherence was self-management (β = .31, p = .002). Psychological burden was found to have a significant impact on medication adherence mediated by self-management (β = -.15, p = .002). CONCLUSION: These results revealed that continuous monitoring of patients’ psychological burdens, as well as the development and application of intervention programs focused on psychological support and self-management, are necessary to improve medication adherence.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».