Examination of Barriers to Medication Adherence, Asthma Management, and Control Among Community Pharmacy Patients With Asthma
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To describe the prevalence of common barriers to asthma medication adherence and examine associations between patient-reported asthma controller adherence and asthma control, therapy adherence barriers, and asthma management characteristics. Methods: Previously developed asthma-specific tool was pilot tested on a convenience sample of adult patients with persistent asthma. The following data were collected via patient survey: demographic characteristics and comorbidities, adherence, asthma control, and asthma management characteristics. Descriptive and inferential statistics were used to address the study objective. Results: The patients (N = 93) were 45.4 (17.2) years of age, and 66.7% were female. The majority had poor (68.8%) adherence, with 61.3% of patients having controlled asthma. There was no significant association between adherence and asthma control. The mean number of barriers for good and poor adherence groups differed significantly: 2.0 ± 1.1 and 5.4 ± 2.4, respectively ( P < .0001). Having an asthma action plan (AAP) was the only asthma management characteristic significantly related to adherence. The majority of patients with poor adherence did not have an AAP (76.6%), whereas 81.5% of patients with good adherence did have an AAP ( P < 0.0001). Conclusions: The use of this survey tool confirmed presence of asthma-specific barriers, thus using this specialized approach may lead to more effective, targeted counseling in community pharmacy settings.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».