Unveiling the Nexus: Depressive Symptoms and Medication Adherence in Hypertensive Patients’ Self-care: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hypertension, a significant public health concern, is frequently linked to emotional disorders like depression. Research shows a reciprocal link between depression and hypertension, potentially influencing patients' adherence to self-care routines. Objective: This systematic review aimed to examine the association between depressive symptoms and aspects of self-care, with a focus on medication adherence in individuals diagnosed with hypertension. Methods: Following PRISMA guidelines, a systematic review was conducted by searching PubMed, PsycINFO and Scopus until March 17, 2023. The included studies involved quantitative primary research conducted in English, focusing on adults (≥18 years) diagnosed with hypertension and experiencing depressive symptoms. Observational studies were assessed using the Newcastle-Ottawa Scale, and randomized controlled trials were evaluated using the revised Cochrane Risk of Bias Tool (RoB 2.0). Due to the great diversity of these studies, a narrative synthesis of the results was undertaken. Results: A total of 18 studies involving 6,131 people with hypertension, that met our eligibility criteria were ultimately included. The reported rates of depressive symptoms ranged from 4% to 43%. Of these studies, nine reported a statistically significant association, showcasing an adverse impact of depressive symptoms on medication adherence. The remaining nine did not confirm the above. Conclusion: This systematic review highlights the diverse body of research exploring depressive symptoms and medication adherence among individuals with hypertension. The review suggests a need for increased attention to self-care practices, particularly in relation to adherence to antihypertensive medication. However, it recommends the conduction of more robust longitudinal studies to comprehensively explore this relationship.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».