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Enregistrement W4321351495 · doi:10.14412/2074-2711-2023-1-18-27

Adherence to treatment in patients with cerebrovascular disease as a multifactorial problem

2023· article· en· W4321351495 sur OpenAlexaboutno aff
M. М. Tanashyan, К. В. Антонова, О.В. Лагода, А. А. Корнилова, E. P. Shchukina

Notice bibliographique

RevueNeurology neuropsychiatry Psychosomatics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseMontreal Cognitive AssessmentPhysical therapyInternal medicineNeuropsychologyPharmacotherapyAffect (linguistics)CognitionCognitive impairmentPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The most important component of the treatment effectiveness is the adherence of patients to the recommendations of the attending physician, which can affect the course and prognosis of the disease. The problem of adherence in cerebrovascular disease (CVD), depending on the clinical picture of the disease and comorbid diseases, is currently poorly studied. Objective : to assess the degree of adherence to treatment in patients with the main diagnosis of CVD and to determine the factors influencing it. Material and methods . 161 patients with cerebrovascular pathology aged 58–70 years (mean age 64 years) were examined. The assessment of somatic and neurological status, neuropsychological examination, assessment of adherence to therapy using standardized national questionnaires: the Russian Scale of Quantitative Assessment Adherence to Treatment (QAA-25) and the Domestic Therapy Adherence Questionnaire (DTAQ), laboratory studies were performed. The influence of cognitive impairments (CI), background and comorbidities, as well as drug therapy in the framework of the prevention of cardiovascular diseases were evaluated. Results . In patients with CVD, according to the results of the QAA-25 questionnaire, adherence to medical support was 33.4 [26.3; 57.5] %, drug therapy – 44.4 [29.7; 59.0] %, the lifestyle modifications – 31 [26; 55] %, overall adherence to treatment – 31 [26; 56] %. The proportion of patients with low adherence according to the DTAQ test reached 19.9%. In patients with a low adherence, the result on the Montreal Cognitive Assessment Test (MoCA) was 21 points, in patients with very high adherence – 26 points. An increase in the total number of prescribed basic drugs was accompanied by a decrease in adherence according to the results of DTAQ (p=0.041) and QAA-25 (p<0.05) tests. The worst indicators of adherence were noted in CI and the presence of such factors as arterial hypertension (AH), an increase in waist circumference, the severity of carbohydrate metabolism disorders, especially the combination of AH and type 2 diabetes mellitus (DM). Conclusion . The conducted study demonstrated insufficient adherence to treatment in patients with chronic CVD. Adherence deterioration factors are CI, an increase in the number of drugs administered, comorbid diseases, of which the combination of AH and type 2 DM is of the greatest importance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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