Enhancing Medication Adherence in Older Adults: A Systematic Review of Evidence‐Based Strategies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medication adherence is essential for achieving favorable health outcomes, particularly in older adults with multiple chronic conditions. OBJECTIVE: This systematic review critically appraised current evidence on interventions aimed at enhancing medication adherence in older adults. METHODS: Literature searches were performed in PubMed/MedLine, EMBASE, and Web of Science for articles published up to December 31, 2024. We identified peer-reviewed studies assessing interventions to improve medication adherence in older adults (≥ 60 years). The primary outcome was intervention effectiveness; secondary outcomes were clinical parameters, disease control, health-related quality of life, rehospitalization rates, event rates, mortality rates, feasibility, acceptability or satisfaction levels, and overall costs or cost-effectiveness. RESULTS: A total of 128 studies was included: 96 randomized controlled trials (RCTs), 16 pre-post studies, 9 non-RCTs, and 7 longitudinal evaluations. The majority (51.2%) was implemented in primary care. An educational component was present in 56.3% of interventions, a technical component in 47.6%, and an attitudinal component in 32.0%. Only 3.2% of interventions included rewards. Various healthcare professionals, such as pharmacists, nurses, and physicians, were involved in delivering interventions. Most studies reported improved adherence, though some factors, such as high baseline adherence, insufficient intervention intensity, and brief follow-up limited the effectiveness. Secondary outcomes often included improvements in disease knowledge, patient satisfaction, quality of life, and clinical indicators like blood pressure and HbA1c levels. CONCLUSIONS: Despite most studies showed a positive impact on adherence, a high heterogeneity was highlighted, and effectiveness was mainly observed in the short term.
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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 | 0,011 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».