615-P: Identification of Barriers to Medication Adherence in People with Type 2 Diabetes Using Qualitative Interviews and the Theoretical Domains Framework
Notice bibliographique
Résumé
Despite the availability of many effective medications and management options, many people with type 2 diabetes have low adherence to treatments which can lead to adverse health outcomes. We aimed to better understand the challenges related to type 2 diabetes medication adherence through interviews with people with type 2 diabetes with varying degrees of medication adherence. Phone interviews were conducted in English or French, lasted 45 minutes, and followed a semi-structured discussion guide informed by the Theoretical Domains Framework (TDF) . Eligibility criteria included being diagnosed with type 2 diabetes for at least 2 years and current use of diabetes medication (s) . A total of 30 people with type 2 diabetes were interviewed, with representation across Canada, by gender (14F/16M) , years since diagnosis (12.9±7.9) , types of medication and regimen (n=15 on polypharmacy) , and medication adherence levels (n=for each of the low/medium/high adherence groups) . Themes related to medication adherence identified from interviews mapped to 12 of the 14 TDF domains, with the Knowledge and Skills domain being the exceptions. Compared to people with type 2 diabetes categorized to the high adherence group, those categorized to the low adherence group doubted the appropriateness of their medications; reported less access to healthcare providers; tended not to use organizational tools to help with taking medication; and discussed financial barriers to accessing their medications. In contrast to those in the low adherence category, we found that highly adherent people with type 2 diabetes often viewed taking their medication as an emotionally neutral task. To validate these findings, additional quantitative research is underway to help support people with type 2 diabetes to overcome the psychological and tangible barriers to adherence and impact the perception of taking medication as a task without emotional connotations and stigma. Disclosure M. Vallis: Advisory Panel; Bausch Health, Canada, Novo Nordisk Canada Inc. Consultant; Abbott Diabetes, LifeScan. Speaker's Bureau; AbbVie Inc., Bausch Health, Canada, LifeScan, Novo Nordisk, Novo Nordisk A/S. S. Jin: Advisory Panel; Novo Nordisk Canada Inc. Consultant; Abbott Diabetes, Boehringer Ingelheim International GmbH, Dexcom, Inc., HLS Therapeutics Inc., Janssen Pharmaceuticals, Inc., MDBriefcase. Research Support; Novo Nordisk Canada Inc. Speaker's Bureau; Abbott Diabetes, Boehringer Ingelheim International GmbH, Eisai Inc., EOCI Pharmacomm Ltd., Janssen Pharmaceuticals, Inc., Novo Nordisk Canada Inc., Pfizer Inc., Roche Diabetes Care. Other Relationship; Diabetes Canada. A. Klimek-Abercrombie: Employee; Novo Nordisk Canada Inc. G. Ng: Other Relationship; Novo Nordisk Canada Inc. A. Bunko: Other Relationship; Novo Nordisk Canada Inc. A.A. Kukaswadia: Other Relationship; Novo Nordisk. C.S. Neish: Other Relationship; Novo Nordisk Canada Inc.
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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 | 0,022 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».