Healthcare provider interventions to support medication adherence: state-of-the-science overview
Notice bibliographique
Résumé
Medication adherence remains a global health issue and healthcare providers (HCPs) play an important role in supporting patients to adhere to treatment. This article provides a state-of-the-science overview of the evidence for: i) the effectiveness of HCP-delivered interventions on medication adherence outcomes; and ii) the types of implementation approaches targeting evidence-to-practice gaps among HCPs supporting medication adherence. Hundreds of randomized controlled trials and dozens of systematic reviews on the effectiveness of HCP-delivered interventions have been conducted to date. HCP-delivered interventions typically produce small-to-medium effect sizes on adherence outcomes, however, there is considerable heterogeneity in effects and few interventions that show promise are implemented into routine practice. Some key features of potentially effective HCP-delivered interventions include: moving beyond education-only, using multiple behaviour change strategies, tailoring interventions to different determinants of non-adherence, incorporating pharmacists and nurses to deliver interventions, providing ongoing support to patients, and addressing health system-level barriers and inequities. To improve the uptake of evidence into adherence-related clinical practice, it is likely that health systems must adapt to enable HCPs to better support adherence over time and in a patient-centered way. Such approaches include, improving routine screening of adherence issues, making adherence-related clinical guidelines more actionable, using routinely collected data to identify patients with adherence challenges, enhancing HCP incentivization models, and establishing quality indicators for adherence monitoring and support. Concepts and evidence from implementation science should be leveraged to support these types of system-level approaches to address evidence-to-practice gaps. In conclusion, despite an extensive evidence base for the effectiveness of HCP-delivered interventions - and a growing body of evidence for approaches targeting practice change among HCPs - we have identified several areas that could help advance the field. These include optimizing the content and delivery of adherence interventions, understanding how to implement effective strategies, and reaffirming the need for health system-level solutions.
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 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 | 0,036 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».