Relationship Between Anticoagulant Medication Adherence and Satisfaction in Patients With Stroke
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this study was to investigate the accuracy of the self-reported measure of adherence and the relation between adherence to warfarin use, demographic and clinical variables, and the satisfaction with the treatment in patients affected by stroke. METHODS: This is a correlational, quantitative, and cross-sectional study, carried out in the outpatient clinics of a public university hospital from October 2017 to April 2018. Sociodemographic and clinical data were collected through interviews and hospital charts, as well as by applying the Measurement of Treatment Adherence (MTA) and the Duke Anticoagulation Satisfaction Scale, in their Brazilian versions. Results of the international normalized ratio (INR) were collected. Measurements of accuracy of the MTA scale were calculated in relation to the INR classification. RESULTS: Of 99 patients (55.6% male with a mean age of 58.6 years), 57.6% presented with therapeutic INR values and 75.8% of the patients were adherent to the oral anticoagulant therapy according to the MTA. The accuracy analysis of the measurement provided by the MTA scale in relation to the INR classification showed a sensitivity of 77.2% and a specificity of 26.2%. The patients' satisfaction with the treatment was high. The Duke Anticoagulation Satisfaction Scale had an average total score of 46.4, with the dimension impact in the field having the highest score (20.3). CONCLUSION: Stroke patients were adherent and satisfied with the oral anticoagulant therapy. The MTA had good sensitivity and poor specificity. Sociodemographic and clinical characteristics identified were not associated with adherence and satisfaction with treatment.
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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) | 0,000 | 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 ».