Medication Compliance in Schizophrenia: The Role of Sociodemographic Factors and Depression
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Non-adherence to prescribed medications in schizophrenia is a primary factor leading to relapse and repeated hospitalizations, posing a significant challenge in psychiatric care. Understanding and enhancing medication adherence is crucial for improving outcomes in schizophrenia treatment. Objectives This study aimed to estimate the prevalence of medication non-adherence among schizophrenia patients and to explore the impact of depression and other sociodemographic factors on adherence levels. Recognizing these influences is essential for developing targeted interventions to improve patient outcomes. Methods A cross-sectional analysis was conducted involving 350 individuals with schizophrenia, encompassing both outpatients and inpatients. A comprehensive questionnaire was employed to collect data on sociodemographic characteristics, clinical history, and therapeutic interventions. To assess medication adherence and depressive symptoms, the study utilized the Medication Adherence Rating Scale (MARS) and the Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS), both of which are validated tools designed for psychiatric evaluations. Results Data analysis revealed that 21.3% of the participants exhibited poor medication adherence as measured by MARS. Further statistical testing using a logistic regression model identified employment status and level of depression as significant predictors of non-adherence. Patients who were unemployed and those exhibiting higher scores on the CDSS indicating more severe depressive symptoms were more likely to be non-compliant with their medication regimen (p=0,001). This highlights the intricate relationship between mental health symptoms and treatment adherence. Conclusions The results of this study illuminate the importance of considering depression and employment status when addressing medication adherence in individuals with schizophrenia. These factors play a pivotal role in the adherence behavior and overall treatment outcomes of patients. Emphasizing comprehensive care that includes management of depression alongside routine antipsychotic treatment could enhance adherence and improve the prognosis for individuals living with schizophrenia. Ongoing research is needed to further elucidate the pathways that influence medication adherence and to develop strategies that effectively address these challenges. Disclosure of Interest None Declared
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».