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Enregistrement W3053299365 · doi:10.1136/archdischild-2020-nppg.13

P04 Barriers and facilitators to medicines adherence in children: a systematic review

2020· review· en· W3053299365 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammed Aldosari, Ana F. Oliveira, Sharon Conroy

Notice bibliographique

RevueArchives of Disease in Childhood · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical studies and practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCINAHLObservational studyMEDLINEChecklistFamily medicineCochrane LibrarySystematic reviewInclusion and exclusion criteriaInclusion (mineral)Alternative medicinePediatricsPsychiatryPsychological interventionInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim Improving adherence to medicines in children with chronic conditions may lead to significant economic and health benefits. 1 To improve adherence, the multifactorial causes of poor adherence should be understood. 1 A systematic review for barriers and facilitators to medicines adherence in children was conducted seven years ago. 2 We updated this to identify barriers and facilitators to medicines adherence in children reported in the last ten years. Method A systematic literature search was performed using PubMed, EMBASE, Medline, CINAHL, IPA and Cochrane library databases covering the period November 2008 to March 2019. Inclusion criteria were original research studies identifying barriers and/or facilitators of medicines adherence in children (aged 0–18 years) and included all countries and languages. Exclusion criteria included review articles, editorials, conference papers, reports and studies in adults only. As a reliability measure, 5% of titles and abstracts were assessed independently by a second researcher. Quality assessment was performed on all included studies using the STROBE checklist for observational studies and Cochrane collaboration tools for randomised controlled studies and was checked by a second researcher. Results Of 9,360 papers identified by the search, only 172 articles met the inclusion criteria. Most studies were conducted in the US (76), with 11 in the UK, six in Canada and the remaining 79 studies in various countries. Diseases studied included: HIV/AIDS (60), asthma (25), kidney or liver diseases and transplants (18), psychiatric disorders (12), inflammatory bowel disease (10), epilepsy (9) and others (38). Various tools were used to identify barriers and facilitators to medicines adherence. These included 131 studies which used individually designed questionnaires, 32 studies used validated questionnaires and the remaining 9 studies used patients’ medical data. Forgetfulness and fear of side effects were the most common reported barriers to medicines adherence. Others reported barriers to adherence included family conflict, weak patient-provider relationships, stigma and discrimination, drug regimen complexity and lack of support from families. Factors reported to facilitate high rates of adherence included the linking of medicine taking with daily life routines, using reminders to avoid forgetfulness, a higher level of caregivers and parental education and good communication between healthcare professionals, patients and parents. Conclusion The main findings of this systematic review show that children faced many and varied barriers to medicines adherence with different diseases. Using reminders to avoid forgetfulness and good communication between healthcare professionals, patients and parents were the most common facilitators. To achieve optimal adherence, healthcare providers need to be aware of these barriers and to consider the most appropriate facilitators to encourage patients to take their medicines as prescribed. References Brown MT, Bussell JK. Medication adherence: WHO cares? Mayo Clin Proc 2011; 86 :304–14. Elliott RA, Watmough DE, Gray NJ, Conroy S, Lakhanpaul M, Pandya H, et al . Talking about medicines (TABS): a multi-method study to understand reasons for medicines non-adherence in children and young people with chronic illness, and to improve their contribution to managing their medicines. Natl Inst Heal Res 2012; 1–423.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,005
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: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,340 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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