Association between Knowledge and Drug Adherence in Patients with Hypertension in Quetta, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To evaluate the association between patient's knowledge of hypertension management and medication adherence.Methods: A cross-sectional study was undertaken with 385 hypertensive patients who visited outpatient departments in two public hospitals in Quetta City, Pakistan.Besides demographic and disease-related questions, two validated questionnaires (Hypertension Fact Questionnaire and Drug Attitude Inventory) were used for data collection.Descriptive statistics were to determine the demographic and disease characteristics of the patients while Spearman rank correlation was employed to measure the association between knowledge and drug adherence.Results: Out of 385 patients, 236 (61.3 %) of the patients had average knowledge about hypertension while 249 (64.7 %) were categorized as poor adherent.No patient was considered as good adherent in the study.Correlation coefficient between total score of knowledge and total adherence was -0.170 (p < 0.001), indicating an inverse association between knowledge scores and adherence level.Conclusion: Although the level of knowledge was average, patients were unsure of the benefits of continuous medication use which resulted in non-adherence to regimens.Educating patients about the benefits of medications and clarifying doubts regarding medication use should result in better control of hypertension
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».