Medication Self-Management for Home Care Users Receiving Multidose Drug Dispensing: Qualitative Interview Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Multidose drug dispensing (MDD) is an adherence aid where medicines are machine-dispensed in disposable unit bags, usually for a 14-day period. MDD replaces manually filled dosettes in many home care services in Norway. While evidence suggests that MDD can improve medication adherence and reduce errors, there are few studies on how patients manage MDD at home and how this affects their daily routines. Objective: The aim of the study is to identify factors influencing medication self-management behavior among MDD users living at home and explore how MDD affects medication self-management. Methods: We conducted semistructured interviews with 19 MDD users in Oslo between August 2019 and February 2020. The interviews were held at the participants' homes, and the interview transcripts were analyzed thematically. Results: All participants in the study received some form of assistance with medication management from home care services. This assistance ranged from MDD delivery every other week to actual assistance with medication administration multiple times daily. However, regardless of the level of assistance received, participants primarily managed their MDD medications themselves. Daily medication routines and knowledge about medicines varied among the participants, with some taking an active role in their medication management, while others relied on others to take responsibility. The degree of involvement seemed determined by motivation rather than capability. Conclusions: MDD can support medication self-management, but its effectiveness varies among patients. The level of medication management by MDD users is not solely determined by their actual capabilities. Factors such as interest in self-care and independence, available support, information, and cognitive capacity all play a role in determining the degree of autonomy.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».