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Enregistrement W4406603597 · doi:10.1111/obr.13885

Determinants of adherence to obesity medication: A narrative review

2025· review· en· W4406603597 sur OpenAlexaff
Arya M. Sharma, Susie Birney, Michael Crotty, Nick Finer, Gabriella Segal‐Lieberman, Verónica Vázquez‐Velázquez, Bernard Vrijens

Notice bibliographique

RevueObesity Reviews · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNovo Nordisk
Mots-clésMedicineObesityDyslipidemiaType 2 diabetesWeight lossDiscontinuationManagement of obesityDiabetes mellitusPsychological interventionWeight managementIntensive care medicineDiseaseGerontologyPhysical therapyInternal medicinePsychiatryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing prevalence of obesity, complex nature of this chronic disease, and risks of developing obesity-related comorbidities outline the need for sustainable and effective management for people living with obesity. In addition to behavioral interventions, obesity medications (OMs) are increasingly considered an integral part of management of people living with obesity. OM adherence is essential to achieve the health benefits of these medications. Adherence to medications, defined as the process by which patients take their medications as prescribed, is determined by a range of factors and can be broken down into phases: initiation, implementation, and persistence (the persistence phase includes discontinuation/stopping treatment). Obesity-specific challenges exist to optimize OM adherence, which may explain varying OM adherence compared with medication for other chronic diseases (diabetes, hypertension, dyslipidemia, and osteoporosis). However, lessons can be learned from other chronic diseases to improve OM adherence, for example from type 2 diabetes and hypertension. This review aims to provide practical guidance for identifying OM- and obesity-specific determinants of adherence and discusses adherence determinants per adherence phase and obesity management phase (weight gain, weight loss, and weight stabilization/regain). This practical guidance will assist with developing obesity-specific interventions to improve OM adherence. PRACTITIONER POINTS: OMs are increasingly considered as an integral part of obesity management; however, like with all chronic disease medications, low adherence to these medications is often observed, impacting their therapeutic effect. Adherence to obesity medication can be affected at any phase of obesity management (weight gain, weight loss, and weight stabilization/regain) so considering the disease phase can help identify potential reasons for low adherence. Future initiatives to improve adherence to obesity medication should be a key focus of discussions at each opportunity with healthcare professionals, including thorough evaluation and targeted education, all in a supportive and stigma-free manner.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), 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: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,005

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations24
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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