Medication Adherence and the Role of Pictograms in Medication Counselling of Chronic Patients: a Review
Notice bibliographique
Résumé
Pharmaceutical care requires a patient-centered approach, focusing on the ability of patients to understand drug-related information and follow the instructions delivered by pharmacists as well as other health-care providers included in the circle of care. With the goal of ensuring the prescribed use of medications, called medication adherence, health-care providers have to consider many risk factors such as geography (culture), social economic status, age, and low literacy that may predispose patients to non-adherence, and considerations have to be made for chronic patients living with life-long disease states. The aim of this review is to provide a balanced and comprehensive review outlining a number of different medication counselling and education approaches that have been used to try to improve medication adherence and health outcomes with the use of clear and concise graphic illustrations-called pictograms. By highlighting the current landscape of the general use and efficacy of pharmaceutical pictograms to aid in the knowledge and recall of drug-related information, as well as outlining specific medication adherence outcomes with pharmaceutical pictograms in chronic patients, the current review describes the need for health-care providers to move beyond the traditional didactic methods of oral and verbal communication with patients regarding medication-taking behavior.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».