How do I keep myself safe? Patient perspectives on including reason for use information on prescriptions and medication labels: a qualitative thematic analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Medications are crucial for maintaining patient wellness and improving health in modern medicine, but their use comes with risks. Helping patients to understand why they are taking medications is important for patient-centered care and facilitates patient adherence to prescribed medications. One strategy involves enhancing communication between patients, physicians, and pharmacists through the sharing of reason for use (RFU) information or the indication for medications. Methods Semi-structured interviews were conducted with 20 patients in Ontario, Canada, to gain perspectives on how patients currently store their medication information and benefits and disadvantages of adding RFU to prescriptions and medication labels. An interview guide was used by the two interviewers, and the interviews were recorded, transcribed, and thematically coded. Results The analysis yielded three main themes: patient decision making with RFU, RFU in modern, patient-centered care, and logistical aspects of communicating RFU. The patients that were interviewed expressed the value of having RFU when deciding if a medication was effective or to stop taking the medication. Patients felt comfortable with RFU being added to prescriptions and acknowledged the value in adding RFU to medication labels, helping patients and others identify and distinguish medications. Patients generally expressed interest in having RFU written in lay language and identified strengths and weaknesses of having access to RFU via a website or app. Conclusions Patients rated the importance of knowing RFU very highly, identified the value in sharing RFU with pharmacists on prescriptions, and in having RFU on medication labels. These results can be used to inform policy on the addition of RFU on prescriptions and medication labels and support improved communication between patients, pharmacists, and physicians about RFU.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».