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Enregistrement W2986432030 · doi:10.2196/14006

Effects of Three Antecedents of Patient Compliance for Users of Peer-to-Peer Online Health Communities: Cross-Sectional Study

2019· article· en· W2986432030 sur OpenAlexaffabout
Anne‐Françoise Audrain‐Pontevia, Loïck Menvielle, Myriam Ertz

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompliance (psychology)MediationPopularityCross-sectional studyHealth careAffect (linguistics)Structural equation modelingMedicineEmpowermentPeer groupPsychologyComputer-assisted web interviewingPath analysis (statistics)Family medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Over the past 50 years, patient noncompliance has appeared as a major public health concern and focus of a great deal of research because it endangers patient recovery and imposes a considerable financial burden on health care systems. Meanwhile, online health communities (OHCs) are becoming more common and are commonly used by individuals with health problems, and they may have a role in facilitating compliance. Despite this growing popularity, little is known about patient compliance predictors for OHCs' users. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the extent to which participating in OHCs may trigger higher levels of compliance. It identified 3 interrelated predictors that may affect patient compliance: patient empowerment gained through peer-to-peer OHCs, satisfaction with the physician, and commitment to the physician. METHODS: A Web-based survey tested the conceptual model and assessed the effects of patient empowerment gained through OHCs on patient satisfaction and commitment to the physician, as well as the effects of these 3 predictors on patient compliance with the proposed treatment. Members of peer-to-peer OHCs were asked to answer an online questionnaire. A convenience sample of 420 patients experiencing chronic illness and using peer-to-peer OHCs was surveyed in August 2018 in Québec, Canada. A path analysis using structural equation modeling tested the proposed relationships between the predictors and their respective paths on patient compliance. The mediation effects of these predictor variables on patient compliance were estimated with the PROCESS macro in SPSS. RESULTS: The findings indicated that patient empowerment gained through OHCs was positively related to patient commitment to the physician (beta=.69; P<.001) and patient compliance with the proposed treatment (beta=.35; P<.001). Patient commitment also positively influenced patient compliance (beta=.74; P<.001). Patient empowerment did not exert a significant influence on patient satisfaction with the physician (beta=.02; P=.76), and satisfaction did not affect compliance (beta=-.07; P=.05); however, patient satisfaction was positively related to patient commitment to the physician (beta=.14; P<.01). The impact of empowerment on compliance was partially mediated by commitment to the physician (beta=.32; 95% CI 0.22-0.44) but not by satisfaction. CONCLUSIONS: This study highlights the importance of peer-to-peer OHCs for two main reasons. The primary reason is that patient empowerment gained through peer-to-peer OHCs both directly and indirectly enhances patient compliance with the proposed treatment. The underlying mechanisms of these effects were shown. Second, commitment to the physician was found to play a more critical role than satisfaction with the physician in determining patient-physician relationship quality. Overall, our findings support the assumption that health care stakeholders should encourage the use of peer-to-peer OHCs to favor patient empowerment and patient commitment to the physician to increase patient compliance with the proposed treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,231
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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