Medication self-management interventions for persons with stroke: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
The use of multiple medications is common following a stroke for secondary prevention and management of co-occurring chronic conditions. Given the use of multiple medications post-stroke, optimizing medication self-management for this population is important. The objective of this scoping review was to identify and summarize what has been reported in the literature on interventions related to medication self-management for adults (aged 18+) with stroke. Electronic databases (Ovid Medline, Ovid Embase, EBSCO CINAHL, Ovid PsycINFO, Web of Science) and grey literature were searched to identify relevant articles. For inclusion, articles were required to include an adult population with stroke undergoing an intervention aimed at modifying or improving medication management that incorporated a component of self-management. Two independent reviewers screened the articles for inclusion. Data were extracted and summarized using descriptive content analysis. Of the 56 articles that met the inclusion criteria, the focus of most interventions was on improvement of secondary stroke prevention through risk factor management and lifestyle modifications. The majority of studies included medication self-management as a component of a broader intervention. Most interventions used both face-to-face interactions and technology for delivery. Behavioural outcomes, specifically medication adherence, were the most commonly targeted outcomes across the interventions. However, the majority of interventions did not specifically or holistically target medication self-management. There is an opportunity to better support medication self-management post-stroke by ensuring interventions are delivered across sectors or in the community, developing an understanding of the optimal frequency and duration of delivery, and qualitatively exploring experiences with the interventions to ensure ongoing improvement.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
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 ».