MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3169450995 · doi:10.18433/jpps31592

Determinants of disease acceptance in renal transplantation patients assessed with the application of Acceptance Illness Scale (AIS)

2021· article· en· W3169450995 sur OpenAlexvenueno aff
Olga Fedorowicz, Ewa Jaźwińska−Tarnawska, Arkadiusz Adamiszak, P Niewiński, Magdalena Krajewska, Anna Wiela−Hojeńska

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePharmacistDiseaseTransplantationPharmacotherapyKidney diseaseKidney transplantationInternal medicineAffect (linguistics)PharmacyFamily medicinePhysical therapyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Kidney transplant patients require long-term pharmacotherapy with a significant risk of drug-related complications. The disease acceptance may significantly affect the effectiveness, safety, and patient adherence to their treatment. The purpose of this study was to evaluate, for kidney transplantation patients, the essential determinants for better disease acceptance, and whether a clinical pharmacist may influence its degree. METHODS: The study involved 201 renal graft patients aged 18-81 years. The diagnostic survey method with the questionnaire of the Acceptance Illness Scale (AIS) and authors' query was used to obtain sociodemographic and co-morbidities data, the number of medications taken, the therapy cost, a patient needs for more attention from medical staff, and their willingness to cooperate with a clinical pharmacist. RESULTS: The largest group (55.2%) of patients demonstrated a high level of acceptance of their health. However, in every disease acceptance score range (low, medium, high), the score was statistically lower in patients over 50 years of age (c2=7.27, p=0.026), occupationally inactive (c2 =13.8, p<0.001), over 5 medicines taken (c2=7.77, p=0.020), and declaring too much expenditure on the therapy (c2=14.3, p<0.001). The assessment established a statistically significant negative correlation between the number of chronic conditions and the AIS score (R=-0.32, p<0.001). The lower number of coexisting chronic diseases the better disease acceptance. Moreover, patients reporting the need for more attention from the health service and willing to consult a pharmacist cope in a statistically significant way worse with accepting their health (c2=15.1 and p<0.001, c2=6.76 and p=0.034 respectively). Conclusion: For post-transplantation patients, factors affecting the acceptance of illness should be taken into consideration while planning medical care. The reported need for professional assistance indicates necessity for establishing a multidisciplinary therapeutic team in which a clinical pharmacist should play a special role.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,360 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical SciencesMême sujetMedication Adherence and ComplianceTravaux en français237 207