Exploring the Relationship between Health Information Technology and Use of Prescribed Antihypertensive Medications
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We aimed to assess the correlation between various internet uses for health-related purposes and the utilization of prescribed antihypertensive medications. Additionally, we aimed to explore how socioeconomic status influences this relationship. Methods: This study was a cross-sectional analysis of 8,224 participants, representing 69,033,231 adults in the United States with hypertension who were prescribed antihypertensive medications. Out of these respondents, 7,837 individuals (88.8%) reported adherence to their prescribed medication regimen. The study examined several independent variables, including internet usage for (1) accessing health information, (2) filling prescriptions, (3) scheduling medical appointments, and (4) communicating with healthcare providers via email. The dependent variable under investigation was the usage of antihypertensive medications following prescription. Multiple logistic regression was employed to analyze the relationship between internet use for health-related purposes, adherence to prescribed antihypertensive medications, and the influence of socioeconomic status on this relationship. By utilizing this statistical approach, the researchers could assess the variables' associations while avoiding potential plagiarism issues. Results: After controlling for other factors, individuals who utilized the Internet for refilling prescription medications were found to have 1.65 times higher odds (95% CI 1.26, 2.16, p < .001) of taking prescribed antihypertensive medications compared to those who did not use the Internet for this purpose. Among hypertensive individuals who used the Internet for prescription refills, specific subgroups showed even higher odds of taking prescribed antihypertensive medications. Specifically, those who were employed had an adjusted odds ratio (AOR) of 2.04 (95% CI 1.39, 2.99, p < .001), college graduates had an AOR of 1.86 (95% CI 1.14, 3.04, p = .013). Individuals earning ≥ $20,000/year had an AOR of 2.74 (95% CI 1.68, 4.46, p < .001) compared to their unemployed counterparts, non-college graduates, or less than $20,000/year. Conclusion: The study suggests a potential association between online prescription refills and adherence to antihypertensive medications, with this relationship being particularly pronounced among individuals with higher socioeconomic status. Further research is warranted to explore the connection between health-related internet usage and medication adherence.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».