Medication regimen complexity and medication adherence in elderly patients with chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Elderly patients with chronic kidney disease (CKD) stage 5 with or without dialysis treatment usually have concomitant comorbidities, which often result in multiple pharmacological therapies. This study aimed to identify factors associated with medication complexity and medication adherence, as well as the association between medication complexity and medication adherence, in elderly patients with CKD. METHODS: ) recruited from three Norwegian hospitals. Most of the patients were receiving either hemodialysis or peritoneal dialysis. We used the Medication Regimen Complexity Index (MRCI) to assess the complexity of medication regimens, and the eight-item Morisky Medication Adherence Scale (MMAS-8) to assess medication adherence. Factors associated with the MRCI and MMAS-8 score were determined using either multivariable linear or ordinal logistic regression analysis. FINDINGS: In total, 157 patients aged 76 ± 7.2 years (mean ± SD) were included in the analysis. Their overall MRCI score was 22.8 ± 7.7. In multivariable linear regression analyses, female sex (P = 0.044), Charlson Comorbidity Index of 4 or 5 (P = 0.029) and using several categories of phosphate binders (P < 0.001 to 0.04) were associated with the MRCI. Moderate or high adherence (MMAS-8 score ≥ 6) was demonstrated by 83% of the patients. The multivariable logistic regression analyses found no association of medication complexity, age or other variables with medication adherence as assessed using the MMAS-8. DISCUSSION: Female sex, comorbidity and use of phosphate binders were associated with more-complex medication regimens in this population. No association was found between medication regimen complexity, phosphate binders or age and medication adherence. These findings are based on a homogeneous elderly group, and so future studies should test if they can be generalized to patients of all ages with CKD.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».