Examining Factors Associated With Medication Adherence in Youth With Bipolar Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess medication adherence and factors associated with poor adherence in youth with bipolar disorder (BD) followed from adolescence through young adulthood. Method: Participants with BD recruited through the Course and Outcome of Bipolar Youth (COBY) study were included in this study if they were prescribed psychotropic medications and had at least 3 follow-up assessments of medication adherence (N= 179, ages 12-36). Medication adherence had been evaluated for a median of 8 years using a questionnaire derived from the Coronary Artery Risk Development in Young Adults (CARDIA) study. For the longitudinal evaluation, adherence was measured as the percentage of follow-up assessments in which the participants did not endorse any of the nonadherence items included in the questionnaire. Concurrent and future predictors of poor adherence were assessed using both univariate and multivariate longitudinal analyses. Results: Among the participants, 51% reported poor adherence in more than 50% of their follow-up assessments. Younger age, family conflicts, polypharmacy, lower functioning, greater severity of mood symptoms, and comorbid disorders were associated with poor adherence in the univariate analyses. In the multivariate analyses, comorbid ADHD was the single most influential factor associated with concurrent and future poor adherence in all age groups. Participants' most reported reasons for poor adherence were forgetfulness (56%), negative attitudes toward medication treatment (10.5%), and disturbed daily routine (7%). Conclusions: Poor medication adherence is a significant problem in youth with BD with the most influential factor being the presence of comorbid ADHD. Thus, it is important to identify and appropriately treat comorbid ADHD to improve medication adherence and patients' prognosis. Providers should also recommend tools to enhance consistent medication intake and address patients' concerns and negative beliefs about their illness and treatment.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».