Strategies to improve medication adherence in adult patients with hypertension in primary care
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hypertension affects 1.28 billion individuals globally and is one of the key public health issues in Canada impacting nearly one in four adults. Non-adherence to antihypertensive medications is a major contributor to uncontrolled hypertension and related complications. Objective: To examine the strategies that can be used by primary care providers to improve medication adherence in adult patients with hypertension. Methods: An integrative literature review approach (Toronto & Remington, 2020) was used along with the PRISMA guidelines (2021). A systematic search of CINAHL and Ovid MEDLINE was undertaken. A critical appraisal was conducted using two tools. Results: Six studies met the inclusion criteria. Study designs included randomized controlled trials, observational cohorts, and mixed-methods studies from developed countries. Three key strategies were identified to improve medication adherence in adults with hypertension within primary care settings: patient-centered interventions (e.g., education tools, reminders, self-monitoring); collaborative care strategies involving pharmacists and nurses; and fixed-dose combination therapies. Conclusion: Findings indicate that while several single strategies can support medication adherence in adults with hypertension, primary care providers should use a combination of strategies to achieve the most effective improvements in medication adherence and clinical outcomes.,
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».