Predictors of treatment adherence in patients with chronic disease using the Multidimensional Adherence Model: unique considerations for patients with haemophilia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Adherence to treatment recommendations in patients with chronic disease is complex and is influenced by numerous factors. Haemophilia is a chronic disease with reported levels of adherence ranging from 17–82%. Aim Based on the theoretical foundation of the World Health Organization Multidimensional Adherence Model, the objective of this study was to identify the best combination of the variables infusion frequency, annualised bleed rate, age, distance to haemophilia treatment centre (HTC) and Haemophilia Joint Health Score (HJHS), to predict adherence to treatment recommendations in patients with haemophilia A and B on home infusion prophylaxis in Canada. Methods A one-year retrospective cohort study investigated adherence to treatment recommendations using two measures: 1) subjective report via home infusion diaries, and 2) objective report of inventory ordered from Canadian Blood Services. Stepwise regression was performed for both measures. Results Eighty-seven patients with haemophilia A and B, median age 21 years, were included. Adherence for both measures was 81% and 93% respectively. The sample consisted largely of patients performing an infusion frequency of every other day (34%). Median scores on the HJHS was 10.5; annualised bleed rate was two. Distance to the HTC was 51km. Analysis of the objective measure weakly supported greater infusion frequency as a treatment-related factor for the prediction of lower adherence, however the strength of this relationship was not clinically relevant (R2=0.048). For the subjective measure, none of the explanatory variables were significant. Conclusion Adherence is a multifaceted construct. Despite the use of theory, most of the variance in adherence to treatment recommendations in this sample of patients with haemophilia remains unknown. Further research on other potential predictors of adherence, and possible variables and relationships within factors of the MAM is required.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».