The Weakness of Will: The Role of Free Will in Treatment Adherence
Notice bibliographique
Résumé
Chronic disease prevention and management requires a lifelong commitment and adherence to lifestyle modifications, monitoring of symptoms, medication use, and other forms of therapy. Treatment adherence is a crucial and complex concept in patient care provision, and it requires the voluntary active involvement of patients for the best possible outcome. Multiple factors, which may or may not be under the patient's control, can influence treatment adherence. However, adherence or non-adherence to a certain treatment is predominantly influenced by one's sense of agency, values, beliefs, attitudes, and willpower. It is evident that mental states appear to influence patients' decision-making, and the best treatment outcome occurs when a patient identifies their goals, needs, and desires and exercises their decision-making and free will during the course of receiving care. The role of healthcare providers is critical in promoting treatment adherence, thereby enhancing patient outcomes. Thus, this paper highlights the importance of promoting a sense of agency and integrating patients' values, beliefs, attitudes, and intentions during the provision of healthcare. It is indispensable to recognize the individual's ability and initiative to control and manage their illness in the face of challenging socioeconomic and cultural reality. On logical grounds, it is not enough to appreciate the value of free will and mental states, it is also essential to empower and cultivate an individual patient's willpower to make a well-informed, free decision based on their mental state for the most optimal treatment outcomes.
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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».