FACTORS AFFECTING ADHERENCE TO MEDICAL APPOINTMENT AMONG HYPERTENSIVE PATIENTS OF PUBLIC HEALTH FACILITIES IN PUNJAB, INDIA
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Objective: Regular visit to health facilities is important for hypertension control. Under India Hypertension Control Initiative, hypertensive patients are enrolled in public hospitals and provided with patient-specific monthly medication for regular treatment at home and advised to return to the health facility after a month. However, at least 50% -60% of registered patients were not visiting the health facility for 3 to 6 months following their last visits. This article aims to document the major reasons for missed appointments and to characterize the patient and health system barriers. Design and method: We used a telephonic interview for collecting information from the patients who missed the appointments for more than 3 consecutive months. Out of 300 randomly selected patients, 206 were interviewed with a pre-structured questionnaire to explore patients’ experiences along with medical record reviews from the patient database. Interviews were conducted during the last quarter of 2019 and analyzed in both descriptive statistics and textual descriptions. Results: Not feeling sick or not experiencing any bodily symptoms due to hypertension (18.4%) followed by far distance between the health facility and the patient's home (16.5%) were the major reasons reported by the patients. Among other reasons, lack of proper instructions/guidance from the facility (11%), acute health conditions of patients (6%) and long waiting time at the public health facilities (5%) are also documented as the reasons for poor follow up. These factors cumulatively shifting a patient towards private sectors as 54% patients who were continuing their treatment are preferring private sectors. Conclusions: The results suggest the need for a more patient-centric care model such as guiding the patient properly at the health facility, saving patients time in the clinic, personalized care for acutely ill and aged patient and addressing the distance barriers between a patient's home and the health facility. Further, introducing reminder system by means of phone calls/SMS/visit may help to retain the higher follow-up of the patient.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».