Adesão medicamentosa de pacientes com insuficiência cardíaca e dispositivo cardíaco eletrônico implantável: perfil psicológico e fatores de influência
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: A baixa adesão medicamentosa (AM) é um problema de saúde pública relevante e que pode estar relacionada ao perfil psicológico, comprometimento cognitivo e características sociodemográficas dos pacientes.Estima-se que o prognóstico de portadores de dispositivos cardíacos eletrônicos implantáveis (DCEI) com insuficiência cardíaca (IC) é pior quando há baixa AM e a melhora da adesão pode reduzir complicações clínicas e a mortalidade.Neste contexto, a entrevista motivacional (EM), intervenção para mudança comportamental dos pacientes no interesse da sua própria saúde, pode ser eficaz em pacientes com IC e DCEI.Objetivos: a) avaliar a taxa de AM em pacientes com IC e DCEI considerando perfil psicológico, características clínicas e sociodemográficas; b) avaliar o impacto da EM nos pacientes com baixa AM.Método: Estudo descritivo, intervencional e unicêntrico de pacientes consecutivos com IC e DCEI do InCor/HC-FMUSP.O estudo foi desenvolvido em duas fases distintas: Fase Icoleta de características clínicas e sociodemograficas, taxa de adesão medicamentosa, avaliação do perfil psicológico e comprometimento cognitivo leve (CCL) através dos seguintes instrumentos: Escala de Adesão à Medicação de Morisky adaptada (MMAS-8); DS-14-para diagnóstico de personalidade tipo D; Questionário de Percepção Breve de Doença (B-IPQ); Escala Hospitalar de Ansiedade e Depressão (HADS) e Avaliação Cognitiva de Montreal (MoCA).A taxa de AM foi classificada como satisfatória quando o score de Morisky foi ≥ 6. Fase II-Realização da EM nos pacientes com baixa adesão a cada trinta dias no decorrer de três meses.Antes de iniciar a EM os pacientes foram submetidos novamente a MMAS-8.Resultados: Foram incluídos 400 pacientes com idade entre 31 e 92 anos (média 67,7 ± 11,7 anos) sendo 237 (59,3%) do gênero feminino.Cerca de 55,8% dos pacientes apresentaram ensino fundamental incompleto e 65,8% eram aposentados.172 (43%) pacientes apresentaram ansiedade, 119 (29,7%) depressão, 140 (35%) distress, 94 (23,5%) personalidade tipo D, 325 (81,3%) perceberam a doença como ameaça e 384 (96%) CCL.Na análise da taxa de AM, 301 (75,3%) pacientes apresentaram adesão satisfatória e 99 (24,7%) apresentaram baixa adesão.No grupo de baixa adesão observamos maior porcentagem de casos em dependentes e desempregados (p = 0,021) e maior porcentagem do gênero feminino (p = 0,049) quando comparado ao grupo com AM satisfatória.Ansiedade, depressão, distress e personalidade D contribuíram para a baixa taxa de AM (p <0,001).Em relação ao CCL, o grupo com baixa adesão apresentou resultados significativamente menores no domínio da atenção (p = 0,018) quando comparado ao grupo de AM satisfatória.Na avaliação da EM identificou-se aumento significativo do escore de Morisky ao longo das avaliações.Na EM presencial o score foi significativamente menor em relação aos demais momentos da EM (EM 1: p< 0,001; EM 2: p<0,001; EM 3: p<0,001).Conclusão: A maioria dos pacientes com IC e DCEI apresentaram adesão medicamentosa satisfatória.
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 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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».