背景:不依赖于抗高血压药物是不受控制的高血压的可改性危险因素。尽管有耐受性的抗高血压药物,但大多数患者仍然不依赖于他们的药物。
目的:研究尼日利亚西南部Ido-Ekiti联邦教学医院的高血压患者的社会人口学特征、生活方式改变和共病疾病作为药物依从性的预测因子。
方法:基于医院的横断面研究对356例高血压患者进行了随访。采用系统随机抽样的方法,抽取356名调查对象。采用半结构式访谈问卷调查受访者的社会人口学特征、生活方式改变、共病疾病和抗高血压药物的数量。使用莫里斯基药物依从性量表确定依从性水平。数据采用SPSS 20进行分析。多因素logistic回归分析用于确定药物依从性的预测因素。
结果:服药依从率为60.4%。在多变量分析;男性性别(OR, 15.85, 95% CI: 4.33 - 58.11)、教育水平(OR, 16.94, 95% CI: 1.13 - 253.06)、盐的使用习惯(OR, 284, 95% CI: 29.35 - 2748.37)和两种降压药(OR, 15.13, 95% CI: 4.78 - 47.867)是良好的药物依从性的预测因子。另一方面,交易(OR, 0.13, 95% CI: 0.02 - 0.78)与药物依从性差有关。
结论:药物粘附的患病率低。交易是药物遵守不良的预测因素。因此,临床医生和其他利益攸关方应针对这一组职业,并提供定性健康教育,以改善其药物依从性水平。
药物依从性,预测因子,高血压患者,ido-ekiti,尼日利亚西南部
FTH:联邦教学医院;BMI:体重指数;BP:血压;AOR:调整的赔率比;或赔率比;CI:会议间隔
高血压是全球公共健康的重要因素,也是心血管疾病的主要诱发因素,具有显著的发病率和死亡率[1]。全球每年有940万人死于高血压,到2025年,估计将有20亿人患高血压。尽管世界范围内人们对高血压负担的认识日益提高,诊断和治疗干预措施也在改善,以循证证据降低心血管风险,但大多数人的血压仍未得到控制[3,4]。血压控制不佳的原因有多种因素,服药依从性差被认为是主要可改变的危险因素[4,5]。抗高血压治疗的依从性是指患者遵循医生推荐的治疗方案的程度,包括服药、饮食和生活方式的改变。Abegaz等人最近进行的一项研究显示,在全球范围内,45.3%的高血压患者不坚持抗高血压药物治疗,其中62.5%的非洲患者[6]。不坚持治疗的后果包括难以描述的经济负担(由于频繁住院和不必要的药物更换),降低患者的生活质量和停止治疗[5,7]。
坚持服药受到多种因素复杂的相互作用的影响,其中可能包括社会人口学特征和生活方式改变等以患者为中心的因素[8,9]。Odusola等人的研究已经确定烟草和酒精使用率是导致药物依从性差的因素。其他影响药物依从性的因素还有与治疗相关的因素,如降压药物的剂量、类型和副作用,以及疾病相关的因素,包括合并症[8-10]。研究已经证实了服药依从性差、血压失控与心血管疾病发病率和死亡率风险增加之间的联系[11,12]。
目前,有缺乏关于尼日利亚西南部伊科伊伊科蒂的抗高血压药物的数据。鉴定本研究领域的药物遵守的预测因子将提供有关在研究人群中获得有效治疗依赖性的最佳依赖性的答案。因此,这项研究的目标是:
1.确定研究受访者中药物遵守的患病率,
2.目的:探讨尼日利亚西南部Ido-Ekiti联邦教学医院(FTH)随访高血压患者药物依从性的社会人口学特征、生活方式改变和共病因素。
研究问题:研究回答了以下问题:
1.研究受访者中药物遵守的患病率是多少?
2.什么是社会人口分布和坚持服药的受访者之间的关联?
3.受访者的生活方式改变和药物依从性之间有什么联系?
4.在受访者中,共病疾病和药物依从性之间有什么联系?
5.受访者和药物遵守的抗高血压药物数量之间的关联是什么?
以下零假设以0.05显著性水平进行检验:
零假设1:社会人口统计学型材与受访者中的药物依从性之间没有统计上显着的关系。
零假设2:受访者之间的生活方式变化和药物依从性之间没有统计上显着的关系。
零假设3:在受访者中,共病疾病与服药依从性之间没有统计学意义的关系。
零假设4:受访者和药物遵守的抗高血压药物数量之间没有统计学上的关系。
学习区:这项研究是在尼日利亚西南部的FTH Ido-Ekiti家庭医学系进行的。伊多埃基蒂是伊多奥西地方政府总部,距离邦首府阿多埃基蒂约15公里。该医院为私立和公立医院的病人提供转诊中心。该医院有180张床位,是国家研究生医学院和西非医师学院认可的住院医师培训中心。
学习规划:这是一项基于医院的横断面分析调查。
研究人口:研究人群是在Fth,Ido-Ekiti,尼日利亚西南部的后续行动的高血压患者。
纳入标准:纳入年龄18岁及以上,已知高血压并同意参与研究的患者,并接受降压药物治疗至少3个月。
排除标准:排除新诊断和危重型高血压患者。
样本量的测定:该研究的代表性样本量是根据尼日利亚49.5%的药物不遵守率确定的,误差为5%,置信水平为[13]。基于这些假设,使用样本量公式计算出最小样本量为318
Ñ= Z2(P1)/ D2 [14]。然而,为了允许意外的数据损失,加入10%的磨损率,并计算出356的样品尺寸并用于本研究。
抽样技术和招募程序:被使用的系统随机抽样方法,选取356名受访者谁符合纳入标准。高血压患者对在FTH伊多 - 埃基蒂家庭医学诊所跟进的医疗记录显示,在2019年,平均20名患者在随访每天看到的。这转化为每周100例(周一至周五)和1300(试样架)患者在一段13周的研究进行。使用公式K = N / N,其中k表示采样间隔,N表示的样本帧(1300),和n表示的356的最小样本量的采样区间k = 4。第一被申请人通过简单随机抽样后,每4选择并TH.通过系统随机抽样选择被调查者,直到样本量达到356。每个选定的文件夹上都贴上了标签,以避免在随后的诊所重新取样。
数据质量保证:研究对象的资格是根据纳入标准确定的。本研究的方法和目的分别向被调查者进行了详细的说明,并通过签名或拇指印的方式获得了书面知情同意。数据是通过预先测试的半结构化访谈者发放的问卷收集的。采用面孔效度和内容效度对部分问卷进行验证。采用cronbach alpha法测定仪器的信度,信度系数为0.83,在可接受范围内。为确保问卷结构效度,随机选取在Ekiti国立大学附属医院(EKSUTH)家庭医学门诊就诊的20例随访高血压患者进行问卷前测,为期4天。预试是为了检查文书和征聘程序的适用性。前测和效度评估的反馈导致了问卷的一些修改。在翻译人员的帮助下,为不懂英语的人将问卷从英语翻译成约鲁巴语,随后将问卷翻译成英语,以保持反应的一致性。问卷需要20到25分钟才能完成。
数据收集工具:用于数据收集的主要工具是所述预测试半结构化访谈填问卷和数据收集形式。问卷分为五个部分。第一四个部分(A-d)是独立变量,而E部分是因变量。A部分评估的受访者包括高血压持续时间的社会人口学特征。会话乙评估生活方式的改变相对于酒精和烟草使用和盐的使用。这些都是自我报告。C部分评估了共同病态疾病从每个申请人的文件夹检索。部d评估抗高血压药物的数量,所述患者目前正在作为从文件夹检索。E部分评估使用Morisky的服药依从性规模(MMAS-8)的病人坚持服药。规模由八(8)项遵守措施旨在评估受访者坚持服药高血压,并已经过验证和发现了一些药物依从性研究[15,16]的可靠。 Answers consistent with adherence were scored as 1. Scores are added and graded into High adherence (0-2), Medium adherence (3-5) and Low adherence (6-8). For the purpose of this study, the score was dichotomized into “adherent” and “non-adherent”. Adherent means high adherence while non inherent means medium and low adherence.
- 血压(BP):使用适当的袖带尺寸的汞血压计的良好弧形品牌用于测量受访者的B.P。在Korotkoff Sound的第一阶段拍摄收缩压(SBP),而在KOROTKOFF声音的消失中拍摄舒张压(DBP)。在约5分钟后重复该过程,并且SBP和DBP的平均测量被记录为每个受访者的平均SBP和DBP。B.P的阅读是由高级居民医生完成的。
- 体重指数(BMI):而高度测定到最近的0.1厘米在使用便携式高度板直立位置体重测定到最近的0.1公斤。BMI被计算为重量公斤由身高的平方除以(在平方米)。该BMI≤18kg/米2被描述为体重不足;18- 24.9kg / m2正常;25 - 29.9公斤/ m2超重,≥30kg/ m2为肥胖。
检查,清除数据并输入EPI Info版本7,然后将其导出到SPSS版本20.0进行分析。计算比例的计算,百分比和另一个摘要统计。Chi-Square分析用于确定关联的重要性。与学生-T检验进行比较平均值。chi-square(x2)和Fisher精确检验用于比较分类变量所占比例。p值<0.05被认为是显著的。二元logistic回归确定药物依从性的预测因素。在双变量回归分析中发现与结果变量相关的变量被输入到多变量logistic回归模型中。自变量和因变量之间关联的大小用显著水平(p-value < 0.05)的比值比和95%置信区间(CI)来衡量。
研究了356名受访者。他们的平均年龄为63.4±11.5岁,女性59.6%至男性40.4%。大多数,260(73.0%)已婚。交易者的受访者是161(45.2%)。超过三分之一的141(39.6%)至少有高等教育水平。大多数,295(82.9%)在家庭环境中是一夫一妻制,347(97.5%)是约鲁巴斯。其中大多数,245(68.5%)生活在贫困水平之上。超过三分之一,138人(38.8%)具有高血压的家族史,52名(37.7%)报告的高血压在他们的两位父母中出现。超过三分之一的148名(41.6%)已被诊断为一年多的高血压,五年以上139(39.0%)。药物依恋和年龄之间存在统计学意义(P <0.001),性别(P <0.001),婚姻状况(P <0.001),职业(P <0.001),教育(P <0.001),收入(0.001), family history of hypertension,(p<0.001), and duration of hypertension (p<0.001) Table 1.
表1。社会人口统计学特征与药物的关系。*单向ANOVA跟随Tamhane T2后HOC测试,平均差异是SIG。在低Vs高和中等Vs之间的P <0.05。
粘附变量 |
坚持服药N(%) |
总计 |
χ2 |
p值 |
低 |
媒介 |
高 |
年龄组(YRS) |
<40 |
0(0.0) |
0(0.0) |
10 (100.0) |
10 (100.0) |
58.328 |
< 0.001 |
40 - 49 |
0(0.0) |
0(0.0) |
37 (100.0) |
37 (100.0) |
|
|
50 - 59岁 |
9 (13.0) |
11(15.9) |
49 (71.0) |
69 (100.0) |
|
|
60 - 69 |
36 (27.7) |
20 (15.4) |
74(56.9) |
130(100.0) |
|
|
≥70 |
29(26.4) |
36(32.7) |
45 (40.9) |
110 (100.0) |
|
|
平均数±标准差 |
68.6±7.8 |
68.5±9.6 |
60.0±11.9. |
63.4±11.5 |
27.387 |
< 0.001 * |
性别 |
男性 |
13(9.0) |
29 (20.1) |
102(70.8) |
144 (100.0) |
20.672 |
< 0.001 |
女 |
61(28.8) |
38(17.9) |
113(53.3) |
212 (100.0) |
|
|
婚姻状况 |
单身的 |
0(0.0) |
0(0.0) |
2(100.0) |
2(100.0) |
42.291 |
< 0.001 |
结婚了 |
38(14.6) |
40 (15.4) |
182(70.0) |
260(100.0) |
|
|
分离 |
2 (33.3) |
2 (33.3) |
2 (33.3) |
6 (100.0) |
|
|
寡妇 |
34(38.6) |
25 (28.4) |
29 (33.0) |
88 (100.0) |
|
|
占领 |
公务员 |
8(8.2) |
0(0.0) |
90(91.8) |
98(100.0) |
87.933. |
< 0.001 |
贸易商 |
53(32.9) |
36(22.4) |
72 (44.7) |
161(100.0) |
|
|
农民 |
4 (12.9) |
6(19.4) |
21日(67.7) |
31 (100.0) |
|
|
退休人员 |
3 (6.5) |
15 (32.6) |
28日(60.9) |
46(100.0) |
|
|
失业 |
6(30.0) |
10(50.0) |
4(20.0) |
20(100.0) |
|
|
教育 |
没有任何 |
29 (39.2) |
18 (24.3) |
27(36.5) |
74 (100.0) |
67.51 |
< 0.001 |
主 |
27(27.6) |
23(23.5) |
48(49.0) |
98(100.0) |
|
|
二次 |
8(18.6) |
14(32.6) |
21(48.8) |
43 (100.0) |
|
|
第三 |
8(6.3) |
9(7.1) |
109 (86.5) |
126(100.0) |
|
|
研究生 |
2(13.3) |
3 (20.0) |
10 (66.7) |
15 (100.0) |
|
|
家庭类型 |
一夫一妻制 |
53(18.0) |
59 (20.0) |
183(62.0) |
295(100.0) |
8.629 |
0.013 |
一夫多妻 |
21(34.4) |
8(13.1) |
32 (52.5) |
61(100.0) |
12. |
|
种族 |
约鲁巴 |
74 (21.3) |
65(18.7) |
208(59.9) |
347 (100.0) |
2.438 |
0.296 |
IBO. |
0(0.0) |
|
2(22.2) |
7 (77.8) |
9 (100.0) |
|
收入 |
< NGN 500 /天 |
40 (36.0) |
32(28.8) |
39 (35.1) |
111 (100.0) |
43.667 |
< 0.001 |
≥NGN 500 /天 |
34 (13.9) |
35(14.3) |
176(71.8) |
245(100.0) |
|
|
高血压家族史 |
是的 |
35 (25.4) |
13(9.4) |
90 (65.2) |
138(100.0) |
29.169 |
< 0.001 |
没有 |
24(13.8) |
39(22.4) |
111(63.8) |
174(100.0) |
|
|
不知道 |
15 (34.1) |
15 (34.1) |
14 (31.8) |
44(100.0) |
|
|
高血压的历史 |
(n = 138) |
|
|
|
|
|
|
在父母 |
15 (28.8) |
1(1.9) |
36(69.2) |
52 (100.0) |
7.35 |
0.119 |
父亲只 |
9 (31.0) |
3 (10.3) |
17 (58.6) |
29 (100.0) |
|
|
只有母亲 |
11 (19.3) |
9 (15.8) |
37(64.9) |
57(100.0) |
|
|
高血压持续时间 |
<6个月 |
3 (11.1) |
0(0.0) |
24 (88.9) |
27日(100.0) |
25.682 |
< 0.001 |
6 - 12个月 |
6 (14.3) |
9 (21.4) |
27(64.3) |
42 (100.0) |
|
|
15年 |
23(15.5) |
26日(17.6) |
99 (66.9) |
148(100.0) |
|
|
> 5年 |
42 (30.2) |
32(23.0) |
65 (46.8) |
139(100.0) |
|
|
大多数,300名(84.3%)没有消耗酒精,几乎所有,353(99.2%)没有吸烟。大多数,(238 66.9%)用盐煮了食物。三分之一,124名(34.8%)超重,只有95(15.4%)肥胖。药物粘附和酒精摄入量之间存在统计学意义(P <0.001),烟草 - 使用(P <0.002),咸食物(P <0.001)和BMI(P <0.002)表2。
表2。药物治疗依从性与生活方式改变之间的关系。*单因素方差分析(One-way ANOVA)后进行Tamhane T2事后检验,**平均差异为sig., P<0.05。
变量 |
坚持服药N(%) |
总计 |
χ2 |
p值 |
低 |
媒介 |
高 |
饮酒频率 |
|
没有任何 |
66 (22.0) |
52(17.3) |
182(60.7) |
300(100.0) |
35.946. |
< 0.001 |
一个月一次 |
0(0.0) |
|
6(35.3) |
11 (64.7) |
17 (100.0) |
|
每周一次 |
8 (61.5) |
0(0.0) |
|
5(38.5) |
13 (100.0) |
|
三次一个星期 |
0(0.0) |
|
9 (45.0) |
11 (55.0) |
20(100.0) |
|
每天 |
0(0.0) |
|
0(0.0) |
|
6 (100.0) |
6 (100.0) |
吸烟 |
|
没有 |
74 (21.0) |
64(18.1) |
215 (60.9) |
353 (100.0) |
13.05 |
0.001 |
是(被动) |
0(0.0) |
|
3(100.0) |
0(0.0) |
|
3(100.0) |
咸食物 |
|
没有任何 |
4 (10.0) |
11(27.5) |
25 (62.5) |
40(100.0) |
58.66 |
< 0.001 |
食物煮熟 |
|
|
|
|
|
|
加盐 |
31(13.0) |
48 (20.2) |
159(66.8) |
238 (100.0) |
|
加盐 |
|
|
|
|
|
|
煮熟的食物 |
6(31.6) |
2(10.5) |
11 (57.9) |
19(100.0) |
|
|
两者(煮熟/ 添加) |
|
|
|
|
|
|
33 (55.9) |
6(10.2) |
20 (33.9) |
59 (100.0) |
|
|
BMI. |
|
体重不足 |
3(60.0) |
0(0.0) |
2 (40.0) |
5(100.0) |
19.051 |
0.004 |
正常的 |
39 (22.7) |
37(21.5) |
96(55.8) |
172(100.0) |
|
|
超重 |
14(11.3) |
23(18.5) |
87 (70.2) |
124(100.0) |
|
|
肥胖 |
18(32.7) |
7 (12.7) |
30(54.5) |
55(100.0) |
|
|
BMI(kg / m2) |
25.91±5.65 |
24.83±3.41. |
26.41±4.63 |
26.01±4.69 |
2.957 |
0.053 * |
重量(kg) |
65.3±15.0 |
63.6±8.2 * * |
68.2±11.9 * * |
66.8±12.2. |
4.367 |
0.013 * |
高度(m) |
1.6±0.1 |
1.6±0.0 |
1.6±0.1 |
1.6±0.1 |
3.75 |
0.024 * |
糖尿病130人(31.5%)、血脂异常53人(14.9%)、肥胖49人(13.8%)、骨关节炎111人(31.2%)、消化性溃疡51人(14.3%)是受访者最常患的疾病。药物依从性与血脂异常(p<0.031)、肥胖(p<0.010)和骨关节炎(p<0.001)之间有统计学意义的相关性。
表3。药物治疗依从性与合并疾病之间的关系。
变量 |
坚持服药N(%) |
总计 |
χ2 |
p值 |
低 |
媒介 |
高 |
糖尿病 |
|
是的 |
33 (25.4) |
23日(17.7) |
74(56.9) |
130(100.0) |
2.63 |
0.269 |
没有 |
41(18.1) |
44 (19.5) |
141(62.4) |
226 (100.0) |
|
慢性肾脏疾病 |
是的 |
0(0.0) |
0(0.0) |
2(100.0) |
2(100.0) |
1.319 |
0.517 |
没有 |
74(20.9) |
67(18.9) |
213 (60.2) |
354(100.0) |
|
血脂异常 |
是的 |
19日(35.8) |
7 (13.2) |
27(50.9) |
53 (100.0) |
8.76 |
0.013 |
没有 |
55 (18.2) |
60(19.8) |
188(62.0) |
303 (100.0) |
|
肥胖 |
是的 |
19日(38.8) |
4 (8.2) |
26日(53.1) |
49 (100.0) |
12.78 |
0.002 |
没有 |
55 (17.9) |
63(20.5) |
189 (61.6) |
307(100.0) |
|
骨关节炎 |
是的 |
37(33.3) |
30 (27.0) |
44(39.6) |
111 (100.0) |
29.49 |
< 0.001 |
没有 |
37 (15.1) |
37 (15.1) |
171 (69.8) |
245(100.0) |
|
p |
是的 |
11 (21.6) |
9(17.6) |
31 (60.8) |
51(100.0) |
0.063 |
0.969 |
没有 |
63(20.7) |
58 (19.0) |
184(60.3) |
305(100.0) |
|
其他合并症 |
是的 |
8(17.0) |
12 (25.5) |
27(57.4) |
47(100.0) |
1.743 |
0.418 |
没有 |
66(21.4) |
55 (17.8) |
188 (60.8) |
309(100.0) |
18. |
|
超过221名(62.1%)受访者患有至少两种抗高血压药物。药物粘附和抗高血压药物数量之间存在统计学上显着的关联(P <0.001)表4。
表4。药物依从性与降压药物数量的关系。
数量的降压 |
坚持服药N(%) |
总计 |
χ2 |
p值 |
低 |
媒介 |
高 |
一 |
2(25.0) |
0(0.0) |
6 (75.0) |
8(100.0) |
38.372 |
< 0.001 |
两个 |
24 (10.9) |
51(23.1) |
146 (66.1) |
221 (100.0) |
|
|
三 |
48(37.8) |
16 (12.6) |
63 (49.6) |
127(100.0) |
|
|
总计 |
74(20.8) |
67(18.8) |
215(60.4) |
356 (100.0) |
|
|
在全部的受访者215(60.4%)为拥护者和14(39.6%)是非拥护者他们的药物。因此,服药依从性的患病率为60.4%,表5。
表5所示。坚持服用抗高血压药物。
等级的依从性 |
性n (%) |
总计 |
男性 |
女 |
药物依从性 |
非依恋 |
42 (29.1) |
99 (46.7) |
141 (39.6) |
附着 |
102(70.8) |
113(53.3) |
215(60.4) |
总计 |
144 (100.0) |
212 (100.0) |
356 (100.0) |
利用多变量逻辑回归分析,以了解药物遵守的预测因子;男性性别(或15.85,95%CI:4.33 - 58.11),中等教育(或16.94,95CI:1.13 - 253.06),高等教育(或11.67,96%Ci:1.50 - 90.28),吃非咸味,(或,284.0,95%CI:29.35 - 2748.37),用盐煮熟的食物(或46.43,95%CI:11.89 - 181.31),加入熟食(或17.50,95%CI:2.53 - 121.09),并服用两种抗高血压药物(或15.13,95%CI:4.78 - 47.86)是良好药物依从性的预测因子。另一方面,作为交易者(或0.13,95%CI:0.02- 0.78)与可怜的药物粘附表6的预测因子有关。
表6所示。药物遵守预测因子的逻辑回归分析。*变量作为连续体输入。
变量 |
B |
S.E. |
或(95%CI) |
p值 |
年龄* |
-0.031 |
0.032 |
0.97 (0.91 - 1.03) |
0.334 |
性别 |
男性 |
2.763 |
0.663 |
15.85(4.33 - 58.11) |
< 0.001 |
女 |
|
|
1 |
|
占领 |
公务员 |
-1.126 |
1.317 |
0.32 (0.02 - 4.28) |
0.392 |
贸易商 |
-2.042 |
0.913 |
0.13(0.02 - 0.78) |
0.025 |
农民 |
-0.273 |
1.070 |
0.76(0.09 - 6.20) |
0.799 |
退休人员 |
-1.952 |
1.397 |
0.14 (0.01 - 2.19) |
0.162 |
失业 |
|
1 |
|
教育 |
没有任何 |
0.379 |
1.317 |
1.46 (0.11 - 19.32) |
0.774 |
主 |
1.5 |
1.253 |
4.48 (0.38 - 52.26) |
0.231 |
二次 |
2.83 |
1.38 |
16.94 (1.13 - 253.06) |
0.04 |
第三 |
2.453 |
1.046. |
11.62(1.50 - 90.28) |
0.019 |
研究生 |
|
1 |
|
家庭类型 |
一夫一妻制 |
0.646 |
0.707 |
1.91(0.48 - 7.63) |
0.361 |
一夫多妻 |
|
1 |
|
收入 |
< NGN 500 /天 |
-0.855. |
0.598 |
0.43(0.13 - 1.37) |
0.153 |
≥NGN 500 /天 |
|
1 |
|
咸食物 |
没有任何 |
5.649 |
1.158 |
284.00 (29.35 - 2748.37) |
< 0.001 |
用盐煮熟的食物 |
3.838 |
0.695 |
46.43 (11.89 - 181.31) |
< 0.001 |
在煮熟的食物上加盐 |
2.862 |
0.987 |
17.50 (2.53 - 121.09) |
0.004 |
两者(煮熟和添加) |
1 |
|
BMI. |
体重不足 |
1.115 |
2.432 |
3.05 (0.03 - 358.74) |
0.647 |
正常的 |
0.542 |
0.815 |
1.72 (0.35 - 8.49) |
0.506 |
超重 |
1.108 |
0.887 |
3.03(0.53 - 17.24) |
0.211 |
肥胖 |
|
|
1 |
|
血脂异常 |
是的 |
0.686 |
0.828 |
1.98 (0.39 - 10.07) |
0.408 |
没有 |
|
|
1 |
|
肥胖 |
是的 |
1.073 |
0.828 |
2.92(0.58 - 14.82) |
0.195 |
没有 |
|
|
1 |
|
骨关节炎 |
是的 |
0.038 |
0.56 |
1.04(0.35 - 3.11) |
0.946 |
没有 |
|
|
1 |
|
数量的降压 |
一 |
1.353 |
1.318 |
3.87 (0.29 - 51.27) |
0.305 |
两个 |
2.717 |
0.588 |
15.13(4.78 - 47.86) |
< 0.001 |
三 |
|
|
1 |
|
63.4上升11.5多年研究发现,平均年龄接近60.67 + 13.85加布里埃尔等人获得。[17]在从土耳其记录在研究同一研究区域和62.8 +10.9年[18]。这一发现并不令人惊讶,因为大多数的慢性疾病在中年时期的发展。
在这项研究中,药物依从性的患病率为60.4%。鉴于抑制慢性药物估计约为30%至50%[8],这相当善良。本研究中的发现也高于津巴布韦报告的40.2%,尼日利亚市中心的卡诺(Kano)报告了53.0%[20]。我们的研究结果的差异可以由我们的研究领域解释,其中大多数受访者受到教育的大多数受访者,而且可能对那些无论他们的财政人员如何有需要进行适当的健康寻求行为的人[21]。以前的研究已经联系了高水平的教育,以提高患者对健康和疾病的认识,增加自我保健实践并增加药物遵守[21,22]。
在尼日利亚西南部,本研究中,本研究中60.4%的依从性率接近但略微高于Oshogbo报告的57.2%[23]。与我们发现的相似性可能是由于相关的研究设计,社会人口统计特征和研究人口。这两项研究都在尼日利亚西南西南西南部地理区域内,该地区以较高的健康素养而闻名[23,24]。研究将患者的高卫生素质联系起来对治疗方案的高度了解和对导致治疗结果增加增加的疾病的更高知识。
然而,我们的发现仍然低于80.0%的推荐依从率需要最佳的治疗效果[25]。土耳其[18]和中国[26]的依从率分别低于74.0%和65.1%。与之前的研究相比,这可能部分与高依从性切断有关[25,27]。这也可能是由于在本研究的受访者中报告的多种并存疾病。先前的研究已经证实,患有其他疾病的高血压患者需要多种药物治疗。这可能会在药物依从性和药物成本方面造成额外的负担,本研究中的大多数受访者自掏腰包支付服务费。
在本研究中确定的与良好的抗高血压药物依从性相关的因素是男性、中等和高等教育水平、食用低盐食物和服用两种抗高血压药物方案。关于社会人口学变量对依从性影响的报告一直不一致[28-30]。文献中既有正面关系,也有负面关系[29,30]。
在这项研究中,性别是良好服药依从性的一个预测因子,男性报告的服药依从性优于女性。这一发现与之前的一些研究一致[7,31],但与其他几项研究相反[32,33]。Osamor等人的一项研究发现,性别与坚持[8]之间没有关系。在这项研究中,男性的高依从率可能是由于与女性相比,男性更少的家务需要,从而使男性有更多的时间用于他们的健康[31]。
在这项研究中,中等和高等教育水平与良好的药物依从性相关。研究表明,接受过高等教育的患者应该对自身的医疗问题和药物管理有更好的了解,从而更能坚持[9]。从政策的角度来看,确定与健康密切相关的中等和高等教育成就的关键方面是进行干预的关键。因此,临床医生应该利用每次遇到高血压患者的机会,提供有效的健康教育和依从性筛查,作为一种降低与失控高血压相关的心血管风险的方法。
在这项研究中,少盐饮食或不盐饮食与良好的药物依从性有关,不盐摄入的受访者比那些在饮食中添加少量盐的受访者更有可能有良好的依从性。这与之前的研究一致,之前的研究发现,那些关注限盐的人依从性更高[30,34]。Venkatachalom等人在印度进行的一项观察性研究表明,高盐摄入和不受限制的饮食习惯与依从性差[34]有关。这一发现表明,需要加强旨在改善DASH饮食的干预措施,以加强抗高血压药物的良好依从性。
同样,与单药治疗相比,接受两种抗高血压药物治疗的受访者表现出良好的依从性。这与之前发现药物治疗依从性与药物数量呈正相关的研究一致[35,36]。这可能可以解释为,正在服用多种药物的患者可能会有服药的动机,因为他们相信疾病的严重性
与上述发现相反,本研究发现交易与药物依从性差有关。这可能是因为交易员通常更忙,可能远离家,可能经历沉重的业务压力,这可能会阻碍他们花更多的时间来照顾自己的健康。这一发现加强了在这一职业中密切关注和充分筛查药物依从性的必要性。
然而,在这项研究中,坚持服药良好的高血压患者的比例仍然很低,高于尼日利亚其他一些研究人员的报告。抗高血压药物的依从性与被调查者的性别、文化程度、盐的摄入习惯和两种抗高血压药物的使用有关。另一方面,交易被发现与药物依从性差的风险有关。因此,我们建议针对这一职业,重点护理和提供优质的健康教育,以提高他们的药物依从性水平。
首先,可能存在回忆偏差,因为自我报告被用来评估研究对象的行为实践,而这些行为的表现没有被观察到。例如,盐的使用习惯是通过问卷而不是精确的盐摄入量的限定来评估的。其次,在评估药物依从性时,没有考虑被调查者所服用的处方药的不良副作用,这些副作用会显著影响患者的药物依从性。
这项研究的好处:
在患有良好药物依从性识别的受访者中提出干预措施,以优化其药物依从性。这些干预措施包括:
1.定期随访和详细的盐限制教育。
2.那些有良好药物依从性的人被建议如何保持和提高他们的药物依从性水平。
建议:
1.需要进一步的研究来确定否定良好药物遵守的其他因素,并提出可能的干预措施来实现更好的依从性。
2.需要更大规模的基于社区的研究来充分阐明钠摄入量和药物依从性之间的关系。
致谢:作者希望了解对进行研究的FTH,IDO-EKITI和家族部门的工作人员的管理。
利益冲突:提交人声明他们没有利益冲突。
资金:研究人员没有收到公众,商业或非营销部门的任何资金机构的具体授权。
数据和材料的可用性:本研究的数据集将从合理的请求中从通信作者提供。
同意发表:所有作者同意发表本研究。
作者的贡献:aoi -研究概念化,设计研究方案,数据采集和分析,起草初步手稿;taa -文献综述、数据分析和知识内容手稿综述;美洲办事处-对方案的方法论和知识内容进行了严格修订;tk -文献综述,对知识内容的手稿进行综述;amf文献综述,知识内容手稿综述;tmo -数据收集和知识内容手稿的获取和审查;所有作者在提交前阅读并批准了最终版本的手稿。
道德考虑和同意:该研究获得了FTH (Ido-Ekiti)伦理和研究委员会(ERC)的伦理批准。获得知情同意,参与完全基于受访者的意愿。他们可以在任何时候拒绝或停止参与,而不会失去对参与者的照顾或帮助。信息是匿名记录的;在整个研究过程中,保密和隐私都得到了保障。该研究不涉及额外的费用给受访者。
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编辑信息
主编
马西莫Fioranelli
古格里莫·马可尼大学
文章类型
研究文章
出版的历史
收到:2020年9月30日
接受:2020年10月15日
发布日期:2020年11月30日
版权
©2020 IBrahim AO。这是在创意公约归因许可的条款下分发的开放式文章,其允许在任何媒体中不受限制地使用,分发和再现,只要原始作者和来源被记入。
引用
Ibrahim Ao,Agbesanwa Ta,Ajetunmobi Ao,Kolawole Ft,Fashola Am等。(2020年)社会人口统计学概况,生活方式变化和持久性疾病,作为在尼日利亚联邦教学医院的高血压患者中的药物申请预测因子。J Intent Cardiol。6. DOI:10.15761 / JIC.1000300