Medication non-adherence among outpatients with myocardial infarction: A hospital-based study
Notice bibliographique
Résumé
Background Despite the availability of effective medications for the treatment of myocardial infarction (MI), treatment outcomes are suboptimal due to medication non-adherence. The aim of this study was to assess medication adherence and its associated factors among patients with MI. Methods This cross-sectional study was conducted on outpatients with MI in the cardiology clinic at a major hospital in Jordan. Medication adherence was assessed using the validated Arabic version of the 4-item Medication Adherence Scale. Ordinal regression was conducted to identify the variables associated with medication non-adherence. Results A total of 333 patients participated in the study. The median age was 58 years (57–60). Medication non-adherence was expressed by 54.6 % of the participants. Having less than college/university education (Coefficient = −0.625, 95%Cl (−1.191 to −0.06), P = 0.03) and increased medication-related concerns (Coefficient = −0.065, 95 % Cl (−0.126 to −0.003), P = 0.04) were associated with decreased medication adherence. Other factors, including having no family history of cardiovascular disease (CVD) (Coefficient = 0.757, 95%Cl (0.218–1.295), P = 0.006) and increased medication necessity (Coefficient = 0.186, 95%Cl (0.133–0.239), P < 0.001) were associated with high medication adherence. Conclusion The current study demonstrated a high rate of medication non-adherence in MI patients, necessitating the need to develop tailored pharmaceutical care interventions that address patients' medication-related beliefs, focusing on their perceptions of medication necessity and concerns, particularly in patients with low education level and those with a positive family history of CVD.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».