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Enregistrement W92460100 · doi:10.1002/14651858.cd000011.pub2

Interventions for enhancing medication adherence

2005· review· en· W92460100 sur OpenAlexaff
R. Brian Haynes, Xiaomei Yao, A. Degani, Sunil Kripalani, Amit X. Garg, HP McDonald

Notice bibliographique

RevueCochrane Database of Systematic Reviews · 2005
Typereview
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensWestern UniversityMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionMedication adherenceFamily medicineNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People who are prescribed self-administered medications typically take less than half the prescribed doses. Efforts to assist patients with adherence to medications might improve the benefits of prescribed medications, but also might increase their adverse effects. OBJECTIVES: To update a review summarizing the results of randomized controlled trials (RCTs) of interventions to help patients follow prescriptions for medications for medical problems, including mental disorders but not addictions. SEARCH STRATEGY: Computerized searches were updated to September 2004 without language restriction in MEDLINE, EMBASE, CINAHL, The Cochrane Library, International Pharmaceutical Abstracts (IPA), PsycINFO and SOCIOFILE. We also reviewed bibliographies in articles on patient adherence and articles in our personal collections, and contacted authors of original and review articles on the topic. SELECTION CRITERIA: Articles were selected if they reported an unconfounded RCT of an intervention to improve adherence with prescribed medications, measuring both medication adherence and treatment outcome, with at least 80% follow-up of each group studied and, for long-term treatments, at least six months follow-up for studies with positive initial findings. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Study design features, interventions and controls, and results were extracted by one reviewer and confirmed by at least one other reviewer. We extracted adherence rates and their measures of variance for all methods of measuring adherence in each study, and all outcome rates and their measures of variance for each study group, as well as levels of statistical significance for differences between study groups, consulting authors and verifying or correcting analyses as needed. MAIN RESULTS: For short-term treatments, four of nine interventions reported in eight RCTs showed an effect on both adherence and at least one clinical outcome, while one intervention reported in one RCT significantly improved patient compliance, but did not enhance the clinical outcome. For long-term treatments, 26 of 58 interventions reported in 49 RCTs were associated with improvements in adherence, but only 18 interventions led to improvement in at least one treatment outcome. Almost all of the interventions that were effective for long-term care were complex, including combinations of more convenient care, information, reminders, self-monitoring, reinforcement, counseling, family therapy, psychological therapy, crisis intervention, manual telephone follow-up, and supportive care. Even the most effective interventions did not lead to large improvements in adherence and treatment outcomes. Six studies showed that telling patients about adverse effects of treatment did not affect their adherence. AUTHORS' CONCLUSIONS: Improving short-term adherence is relatively successful with a variety of simple interventions. Current methods of improving adherence for chronic health problems are mostly complex and not very effective, so that the full benefits of treatment cannot be realized. High priority should be given to fundamental and applied research concerning innovations to assist patients to follow medication prescriptions for long-term medical disorders.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,001

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.

Tête enseignante Opus0,279
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations517
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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