Medication adherence in patients with mental illness and recent homelessness: contributing factors and perceptions on mobile technology use
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The primary objective was to determine medication-taking behaviours and factors influencing adherence in patients with mental illness and recent homelessness. Secondary objectives were to explore patients' perceptions on mobile technology use to support adherence. METHODS: A constructivist approach and qualitative description method was used. The sample population consisted of patients with recent homelessness and mental illness affiliated with a community-based outreach programme in Canada. Participants were purposefully selected; semi-structured interviews were conducted to elicit information on medication-taking strategies and mobile technology to support adherence. A standardized questionnaire collected demographic and medical information; the Medication Adherence Rating Scale (MARS) was used to evaluate self-reported adherence. Questionnaire data were analysed using summary descriptive statistics. Interview data were subject to qualitative content analysis. KEY FINDINGS: Fifteen participants with a mean age of 44 years were included. The mean MARS score ± standard deviation was 7.3 ± 1.5. Themes arising from the data included patient factors (i.e. insight, attitudes towards medications, coping strategies) and external factors (i.e. therapeutic alliance, family support that impacted adherence) and technology use and health. Eight participants (53%) had access to a mobile phone. There was a moderate interest in the use of mobile technology to support adherence, with cost and technology literacy identified as barriers. CONCLUSION: External supports and individual medication management strategies were important in supporting medication adherence in this patient group. Perceived need for mobile technology, in addition to existing supports for adherence, was not high. Challenges accessing and maintaining consistent mobile technology and individual preferences should be considered when developing mobile technology-based interventions.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».