Factors Influencing Medication Adherence in Elderly Patients with Hypertension: A Single Center Study in Western China
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To develop and empirically test a conceptual model that explains the factors influencing antihypertensive medication adherence behavior in elderly patients in a city in western China. Patients and Methods: The conceptual model was based on the Theory of Planned Behavior and the Health Belief Model and was empirically tested using cross-sectional survey data from Nanchong City, a city in western China, collected between October and December 2020. Data were analyzed using structural equation modeling. Results: Behavioral intentions were the main predictor of medication adherence behavior (path coefficient of 0.353). Perceived benefits and perceived barriers directly (path coefficient = 0.201 and -0.150, respectively), and indirectly (path coefficient = 0.118 and -0.060) through behavioral intentions, influenced medication adherence behavior. Perceived susceptibility (path coefficient = 0.390) and perceived severity (path coefficient = 0.408) influenced behavioral attitudes, which influenced behavioral intentions (path coefficient = 0.298). Conclusion: The conceptual model demonstrates a robust ability to predict and explain medication adherence behavior among elderly patients with hypertension, facilitating the adoption and maintenance of changes in adherence behavior and the potential for preventing disease progression and improving quality of life.
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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 ».