The Role of Psychological Variables on Medication Adherence in Patients with Obsessive-Compulsive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of this study was to investigate the role of psychological variables in medication adherence in OCD. Methods: This descriptive and correlational study was carried out at Tehran Institute of Psychiatry in Tehran. The statistical population of the present study includes all OCD patients referred to the Tehran Institute of Psychiatry. The participants were selected by available sampling method. The patients completed the demographic questionnaire, Yale Brown Obsessive-Compulsive Disorder Scale-Second Edition (Y-BOCS-II), Vancouver Obsessional Compulsive Inventory (VOCI), Medication Adherence Rating Scale (MARS), Drug Attitude Questionnaire (DAI-10), Multidimensional Scale of Perceived Special Support (MSPSS), Coping strategies scale of Lazarus and Folkman (WOCQ), and Temperament and Character Inventory (TCI). Multiple Linear Regression (MLR) was used to analyze the data. Results: The variable of education status (r=0.18) had a positive relationship and the variable of hospitalization history (r=-0.26) had a negative relationship with medication adherence. Medication adherence is only negatively associated with obsessive thoughts (r=- 0.18, r=-0.20). Duration of drug use (r=0.27), attitude to treatment (r=0.25) and social support (r=0.54) had a positive relationship with medication adherence. Among the various dimensions of temperament and character, four dimensions of harm avoidance (r=-0.29), reward dependence (r=-0.44), persistence (r=-0.20) and self-transcendence (r=0.32) had a significant correlation with medication adherence. Variables of social support, reward dependence, persistence, harm avoidance and education status had the highest regression effect on medication adherence. Conclusion: Medication adherence is one of the behaviors that predicts successful treatment and reduces the negative side effects and severity of the OCD.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».