MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3032085198 · doi:10.1016/j.curtheres.2020.100585

Association Between the Level of Reported Good Medication Adherence and the Geographic Location of a Patient's Residence and Presence of a Glucometer Among Adult Patients with Diabetes in Ethiopia: A Systematic and Meta-Analysis

2020· review· en· W3032085198 sur OpenAlex
Getenet Dessie, Fasil Wagnew, Henok Mulugeta, Amare Belachew, Ayenew Negesse, Getachew Mullu Kassa, Tesfa Dejenie Habtewold, Kaley Parchinski

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCurrent Therapeutic Research · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineResidenceScopusMEDLINEMeta-analysisOdds ratioCritical appraisalPublication biasDemographyEpidemiologySystematic reviewPublic healthEnvironmental healthGerontologyAlternative medicineInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diabetes mellitus (DM) is a major public health problem worldwide that was estimated to have affected the lives of 425 million people globally in 2017. The prevalence and mortality rates of DM have increased rapidly in low- and middle-income countries with an estimated 2.6 million cases of DM occurring in Ethiopia alone in 2015. OBJECTIVE: Considering that Ethiopia is undergoing an epidemiological transition, it is increasingly important to understand the significant influence DM has on Ethiopians annually. A systematic review and meta-analysis of the existing studies were conducted to better understand the factors that are associated with DM medication adherence across Ethiopia and to elucidate areas for further studies. METHODS: Studies were retrieved through search engines in Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Embase, Medline, PubMed, Google Scholar, Web of Science, Science Direct, and Scopus. The Newcastle-Ottawa Scale for cross-sectional studies was used to assess the critical appraisal of the included studies. Random effects model was used to estimate the association between the level of medication adherence and the geographic location of a patient's residence and presence of a glucometer at 95% CI with its respective odds ratio. Meta-regression was also used to identify the potential source of heterogeneity. Beggs and Egger tests were performed to determine publication bias. Subgroup analyses, based on the study area, were also performed. RESULTS: A total of 1046 articles were identified through searching, of which 19 articles representing 7756 participants were included for the final analysis stage. Reported good medication adherence among patients with diabetes in Ethiopia was 68.59% (95% CI, 62.00%-75.18%). Subgroup analysis was performed, and the pooled estimate of reported good medication adherence among these patients in regions outside Addis Ababa was 67.81% (95% CI, 59.96%-75.65%), whereas in Addis Ababa it was 70.37% (95% CI, 57.51%-83.23%). Patients who used a glucometer at home had an odds ratio of 2.12 (95% CI, 1.42-3.16) and thus reported good adherence. We found no statistically significant association between the geographic location of a patient's residence and a good level of reported medication adherence (odds ratio, 1.81; 95% CI, 0.78-4.21). CONCLUSIONS: Most adult patients with diabetes in these studies had a good level of reported DM medication adherence. Having a glucometer was significantly associated with reported increased medication adherence. Our findings suggest the need for interventions to improve diabetes medication adherence.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,315
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,118 · 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