Analysis of factors affecting adherence to treatment in post-stroke patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. The effectiveness of secondary stroke prevention depends not only on the prescribed medications but also on patients’ compliance with doctors’ recommendations in general. Adherence to therapy among post-stroke patients remains insufficient. This is due to factors that negatively affect compliance with medical recommendations. Among those factors, post-stroke cognitive impairment deserves particular attention. Study aim – to identify the main factors that determine adherence to long-term therapy in patients after stroke and to assess the impact of post-stroke cognitive impairment on compliance with medical recommendations. Materials and methods. A total of 56 patients (mean age 64.67±10.19 years), who experienced a hemispheric ischaemic stroke 6 months ago, were examined. Cognitive function was evaluated using the Montreal Cognitive Assessment tool, the battery of tests to assess frontal dysfunction, drawing and clock copying tests, and tests of phonetic and semantic speech activity. Adherence to long-term therapy after stroke was determined using the Morisky–Green test. We also studied the role of sociodemographic and vascular risk factors, that determine treatment adherence. Results. More than half (51.8%) of post-stroke patients did not comply with medical recommendations. The main barriers to optimal adherence were the male gender, engagement in physical labour throughout life, and the presence of left ventricular hypertrophy, chronic heart failure or bad health habits. The presence of post-stroke cognitive impairment had a negative impact on the adherence to medical recommendations (r=0.49; p<0.001). The results of the survey showed that regular visits to medical specialists were one of the main requirements for maintaining optimal adherence to treatment. Most patients (59.6%) thought that forgetfulness is a key factor affecting adherence to therapy. Summary. Treatment adherence should be evaluated in all patients after stroke, especially in those with post-stroke cognitive impairment. The identification and correction of ‘modifiable’ risk factors is a way to increase adherence to treatment
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».