Determinants of adherence to obesity medication: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».