Self-Reported Nonadherence Predicts Changes of Medication after Discharge from Hospital in People with Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medication is often changed after hospital discharge in people with Parkinson's disease (PD). OBJECTIVE: This observational study aimed to describe changes in PD medication after discharge and explore their association with self-reported adherence and clinical parameters. METHODS: During hospitalisation sociodemographic characteristics, the Movement Disorder Society-sponsored revision of the Unified PD Rating Scale for motor function (MDS-UPDRS III), Hoehn and Yahr (H&Y) stage, levodopa equivalent daily dose (LEDD), Beck Depression Inventory II (BDI-II) score, Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score, nonmotor symptoms questionnaire (NMSQ), and Stendal Adherence to Medication Score (SAMS) were collected in 125 people with PD. A semistructured interview was conducted 1 month after discharge to determine the extent and reasons for medication changes. RESULTS: Thirty-eight patients (30.4%) changed their PD medication after discharge. Most changes (20.8%) were performed by physicians while 9.6% of patients changed their medication by themselves due to side effects, missing effect of the medication, missing knowledge about the indication, running out of medication, or nonspecific reason. This led to decreased doses while changes by physicians resulted in both increase and decrease of doses as well as new drug prescription. Patients without changes, patients with changes performed by them, and patients with changes performed by physicians did not differ in age, disease duration, MDS-UPDRS III, LEDD, NMSQ, MoCA, BDI-II, gender, marital status, or education. However, patients who themselves made the changes were more likely to be nonadherent according to baseline SAMS. Patients who made changes after discharge had higher SAMS modification and forgetting subscores than patients without changes or with changes made by physicians. CONCLUSION: Both intended and unintended nonadherence occur in patients who change medication after discharge. The use of an adherence questionnaire during inpatient treatment may help detect patients with higher risk of changing medication after discharge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».