Targeting the problem of treatment non-adherence among mentally ill patients: The impact of loss, grief and stigma
Notice bibliographique
Résumé
The present study examined the factor structure of the Hungarian version of the Medication Adherence Rating Scale (MARS) and analyzed its association with socio-demographics, insight, internalized stigma, and the experience of loss and grief as a result of the mental illness diagnosis, using confirmatory factor analysis (CFA) with a series of one covariates at a time. Mentally ill patients (N=200) completed self-report questionnaires. CFA supported the original three-factor structure although one item was moved from its original factor to another. Lower insight, higher internalized stigma, loss, and grief were significant predictors of lower treatment adherence. Lower adherence was found to be significantly associated with lower quality of life. No difference in adherence was found between different diagnostic groups, which stresses the need to examine non-adherence in the wider spectrum of mental diagnosis. The study also stresses the importance of patients' subjective experience in promoting better adherence, and raises the need to address the experience of stigma but also of less studied experiences, such as patients' feelings of loss and grief. Integrating these experiences in intervention programs might have meaningful implications for the improvement of treatment adherence and patients' quality of life.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».