MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3009138293 · doi:10.2147/ppa.s234651

<p>Understanding Patient Perspectives on Medication Adherence in Asthma: A Targeted Review of Qualitative Studies</p>

2020· review· en· W3009138293 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePatient Preference and Adherence · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of AlbertaSt. Joseph’s Healthcare HamiltonAstraZeneca (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAsthmaDenialInhalerMedication adherenceAsthma medicationEmbarrassmentIntensive care medicineMEDLINEFamily medicineThematic analysisInhaled corticosteroidsQualitative researchInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Adherence to asthma medications is generally poor and undermines clinical outcomes. Poor adherence is characterized by underuse of inhaled corticosteroids (ICS), often accompanied by over-reliance on short-acting β 2 -agonists for symptom relief. To identify drivers of poor medication adherence, a targeted literature search was performed in MEDLINE and EMBASE for articles presenting qualitative data evaluating medication adherence in asthma patients (≥ 12 years old), published from January 1, 2012 to February 26, 2018. A thematic analysis of 21 relevant articles revealed several key themes driving poor medication adherence, including asthma-specific drivers and more general drivers common to chronic diseases. Due to the episodic nature of asthma, many patients felt that their daily life was not substantially impacted; consequently, many harbored doubts about the accuracy of their diagnosis or were in denial about the impact of the disease and, in turn, the need for long-term treatment. This was further compounded by poor patient-physician communication, which contributed to suboptimal knowledge about asthma medications, including lack of understanding of the distinction between maintenance and reliever inhalers, suboptimal inhaler technique, and concerns about ICS side effects. Other drivers of poor medication adherence included the high cost of asthma medication, general forgetfulness, and embarrassment over inhaler use in public. Overall, patients’ perceived lack of need for asthma medications and medication concerns, in part due to suboptimal knowledge and poor patient-physician communication, emerged as key drivers of poor medication adherence. Optimal asthma care and management should therefore target these barriers through effective patient- and physician-centered strategies. Keywords: Inhaled corticosteroids, over-reliance, patient-physician communication, respiratory tract disease, short-acting β 2 -agonist, underuse

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,226
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,187 · 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