Medication adherence for persons with spinal cord injury and dysfunction from the perspectives of healthcare providers: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Context: People with spinal cord injury and dysfunction (SCI/D) often take multiple medications (i.e. polypharmacy) to manage secondary health complications and multiple chronic conditions. Numerous healthcare providers are often involved in clinical care, increasing the risk of fragmented care, problematic polypharmacy, and conflicting health advice. These providers can play a crucial role in assisting patients with medication self-management to improve medication adherence.Design: A qualitative study involving telephone interviews, following a semi-structured guide that explored healthcare providers' conceptualization of factors impacting medication adherence for persons with SCI/D. The interviews were transcribed and analyzed descriptively and interpretively using a constant comparative process with the assistance of data display matrices. Analysis was guided by an ecological model of medication adherence.Setting and participants: Thirty-two healthcare providers from Canada, with varying clinical expertise.Intervention: Not Applicable.Outcome measures: Not Applicable.Results: Providers identified several factors that impact medication adherence for persons with SCI/D, which were grouped into micro (medication and patient-related), meso- (provider-related) and macro- (health system-related) factors. Medication-related factors included side effects, effectiveness, safety, and regimen complexity. Patient-specific factors included medication knowledge, preferences/expectations/goals, severity and type of injury, cognitive function/mental health, time since injury, and caregiver support. Provider-related factors included knowledge/confidence and trust. Health system-related factors included access to healthcare and access to medications. While providers were able to identify several factors influencing medication adherence, micro-level factors were the most frequently discussed.Conclusion: Findings from this study indicate that strategies to optimize medication adherence for persons with SCI/D should be multi-faceted.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».