Assessment of adherence to treatment in patients with resistant arterial hypertension according to Russian-language literature. A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To study the possibility of assessing the adherence to therapy in patients with resistant hypertension (RH) according to Russian-language literature. Material and methods. RH was defined according to clinical guidelines of the Russian Medical Society on Arterial Hypertension (2021). Data were searched in electronic databases and searching engines Google Scholar, eLIBRARY.RU, Central Scientific Medical Library (database inception to 01.12.2023). According to inclusion and exclusion criteria, two independent researchers extracted the articles. Disagreements between researchers were resolved by the third researcher. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. Results. Among 1610 primary identified publications, 1473 studies were screened. Finally, the authors assessed 49 full-text articles for eligibility. Four studies were selected for qualitative analysis. There were 256 patients. Adherence was assessed using the Morisky—Green questionnaire in original or modified versions. Analysis revealed significant heterogeneity in results. Discussion. Objective assessment of adherence to treatment in this disease and development of measures for its improvement are associated with certain difficulties that limits the number of available studies. The authors performed a systematic review and assessed the possibility of structuring and analyzing the information presented in modern Russian-language literature. Conclusion. Most results indicate low adherence among patients that suggests lower real prevalence of RH, as well as reduced effectiveness of treatment due to non-compliance with drug regimen.
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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 | 0,012 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».