<p>Accountability in patient adherence</p>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The accountability inherent in the social interaction between a patient and healthcare provider affects patients' motivation to adhere to treatment. To characterize the role of accountability as a tool to improve self-efficacy and self-management and thereby promote patients' adherence to treatment, a measure of accountability is needed. AIMS: To develop and test the validity, reliability, and sensitivity of a new outcome measure designed to assess accountability. METHODS: The accountability measurement tool was developed from the literature, expert consultation, and focus groups. A focus group and three pilot studies were performed both in clinic and through an online crowdsourcing platform. Principal Component Analysis evaluated constructs, and Cronbach's alpha measured internal consistency. Validity was established using convergent and divergent correlations to other validated scales. RESULTS: A total of 292 participants took part in this study. The 12-item accountability scale demonstrated very good internal consistency (Cronbach's α=0.92). Components of the accountability measurement tool correlated with predicted validated measures, including the Treatment Self-Regulation Questionnaire. Divergent validity was established with no significant difference noted between age, sex, race, and education level. CONCLUSION: Future use of this questionnaire will allow for the assessment of the interaction between accountability and adherence to treatment and lead to the development of new interventions to promote better adherence.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 0,003 |
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 découle