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Enregistrement W4395026656 · doi:10.21203/rs.3.rs-4294186/v1

Factors influencing medication adherence among hypertensive patients: A qualitative study

2024· preprint· en· W4395026656 sur OpenAlexaff
Joyce Nfor, Denis Warri

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensCollege & Association of Registered Nurses of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedication adherenceQualitative researchMedicinePsychologyInternal medicineSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<title>Abstract</title> <bold>Background:</bold> Medication non-adherence is a significant challenge in managing chronic diseases like hypertension. It often results in poor health outcomes and increased healthcare costs. Therefore, understanding patients' perspectives on barriers to adherence is vital in developing realistic interventions to promote medication adherence in hypertension and similar chronic diseases. <bold>Aim:</bold> This qualitative phenomenological study aimed to explore the experiences and barriers to adherence among hypertensive patients at the Bamenda Regional Hospital in Cameroon. <bold>Methods:</bold> Semi-structured interviews and a focus group discussion were conducted with 10 hypertensive patients aged 30 years and above, having difficulties adhering to their treatment plan. The interviews were transcribed and analyzed by thematic analysis using NVivo software. <bold>Results:</bold> Several key factors hindering adherence were identified from the themes including limited knowledge and awareness about hypertension and its treatment, negative attitudes and perceptions towards hypertension management, socioeconomic constraints limiting access to care, lack of social support, and poor patient-provider relationships. The study revealed a predominance of the biomedical model of care which often neglected patients' psychosocial needs. <bold>Conclusion:</bold> Addressing the barriers to adherence in hypertension patients demands a patient-centred approach to care. Such an approach must combine interventions for patient education and socioeconomic support. Social support systems, family involvement in care, and proper improved patient-provider collaboration also hold the potential to improve adherence. <bold>Recommendations</bold>: Based on the findings, this study recommends the implementation of targeted interventions such as patient education, socioeconomic support systems, family involvement in care, and training of care providers on patient-provider collaboration. Adopting a biopsychosocial care model is also crucial for promoting adherence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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.

Tête enseignante Opus0,237
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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