CONCLUSIONSThe IMB model of adheren

CONCLUSIONS
The IMB model of adherence (12), which
has been largely used to conceptualize
HIV medication adherence (17–20), was
applied to conceptualize the determinants
of diabetesmedication adherence
among a low-income, diverse sample of
adults with T2DM. Consistent with the
IMB model’s predictions, adherence information
and motivation were associated
with adherence behavioral skills,
which were, in turn, associated with diabetes
medication adherence, and adherence
was associated with glycemic control. In
short, the IMB model was well positioned
to explain the sample’s medication adherence
behavior, accounting for 41% of the
Table 1—Participant characteristics (n = 309)
Mean 6 SD or n (%)
Age, years 51.9 6 11.6
Sex
Male 107 (34.6)
Female 202 (65.4)
Race
Caucasian/white 114 (36.9)
African American/black 165 (53.4)
Other race 30 (9.7)
Hispanic ethnicity 26 (8.4)
Education, years 11.9 6 2.9
Income
,$10,000 127 (45.2)
$10,000–14,999 72 (25.6)
$15,000–19,999 39 (13.9)
$$20,000 43 (15.3)
Insurance status
Uninsured 142 (46.0)
Public insurance 140 (45.3)
Private insurance 27 (8.7)
Diabetes duration, years 7.8 6 6.7
Type of diabetes medications
Oral agents only 165 (53.4)
Insulin only 71 (23.0)
Both 73 (23.6)
Glycemic control, A1C % (mmol/mol) 8.2 6 2.2 (66 6 24)
Suboptimal ($7.0% or 53 mmol/mol) 206 (66.7)
Optimal (,7.0% or 53 mmol/mol) 103 (33.3)
1250 IMB Model of Diabetes Medication Adherence Diabetes Care Volume 37, May 2014
variability in this outcome. Neither insulin
status nor regimen complexity was
associated with adherence. Furthermore,
none of the associations between
the IMB constructs and adherence were
moderated by insulin status or regimen
complexity. Specific findings and conclusions
about each of the IMB components
are discussed in turn.
We used an objective assessment of
adherence information and found that
knowing how and when to take a medication
and how to handle a missed dose
were the types of information relevant
to adherence. Consistent with other empirical
tests of the IMB model of adherence
(18–20), the effect of information
on adherence was mediated by behavioral
skills.We also found a trend toward
a direct effect of information on
adherence, which may be because we
did not assess more complex knowledge
(e.g., knowing how and when to get prescriptions
refilled/reauthorized) that
may affect adherence through the enactment
of behavioral skills, nor did we
assess heuristics or implicit theories that
may also influence adherence (12,18).
Due to internal consistency concerns
with our measure of information, only
limited knowledge about medications
was accounted for. Thus, identification
of other types of information important
for adherence is needed.
We examined the personal and social
aspects of adherence motivation as separate
constructs. As others have found
in the context of adherence to HIV medications
(18,20), informationwas not associated
with personal or social motivation
to adhere, suggesting the assessed adherence
information was insufficient to
motivate participants to adhere, and being
motivated to adhere did not ensure
participants had accurate and sufficient
adherence information. Personal motivation
to adhere, which we operationalized
with a measure of personal beliefs
toward taking diabetes medications, was
associated with more adherence behavioral
skills as predicted. We operationalized
social motivation to adhere with a
measure of social norms for adherence
and found that having greater social
norms for adherence was not associated
with behavioral skills and was negatively
associated with adherence. This unexpected
finding might be due to an incomplete
operationalization of social
motivation. The MDQ normative beliefs
Table 2—Descriptive statistics and correlations between model variables (n = 309)
Measure Mean 6 SD Range
Pearson correlations
a DMKQ
MDQ
behavioral
beliefs
MDQ
normative
beliefs MASES-R ARMS-D SDSCA-MS A1C
DMKQ (two-item) 2.6 6 0.6 0.0–3.0 0.80 1.00
MDQ behavioral beliefs 3.9 6 0.5 2.0–5.0 0.68 0.07 1.00
MDQ normative beliefs 4.3 6 0.5 2.7–5.0 0.71 0.05 0.41*** 1.00
MASES-R 3.5 6 0.5 1.1–4.0 0.91 0.14* 0.18** 0.00 1.00
ARMS-D 39.3 6 4.5 20–44 0.86 0.17** 0.15** 20.08 0.59*** 1.00
SDSCA-MS 6.1 6 1.7 0.0–7.0 NA 0.15** 0.10 0.00 0.27*** 0.47*** 1.00
A1C 8.2 6 2.2 4.4–15.0 NA 0.09 20.05 0.05 20.18** 20.28*** 20.18** 1.00
Insulin status NA NA NA 0.01 20.17* 0.06 20.13* 20.08 20.02 0.33***
Regimen complexity 1.6 6 0.7 1–4 NA 20.07 20.08 0.05 20.06 20.05 20.02 0.33***
a, Cronbach a; NA, not applicable. *P , 0.05; **P , 0.01; ***P , 0.001.
Figure 2—An empirical test of the IMB model of diabetes medication adherence using SEM with standardized path coefficients and bootstrapped
bias-corrected P values. +P , 0.08; *P # 0.05; ***P , 0.001. n = 309.
care.diabetesjournals.org Mayberry and Osborn 1251
subscale has not been validated and,
while it assesses participants’ perceptions
of others’ approval of adherence,
it does not assess the degree to which
participants desire such approval (i.e.,
valence). Furthermore, we did not assess
social support for medication adherence.
Post hoc analyses indicated
the item inquiring about family/relatives’
approval for adherence was driving the
significant negative association with adherence
behavior. This may be because
positive family support (e.g., “my family
members helpme remember to takemy
medications”) often co-occurs with negative
family support (e.g., “my family
members nag/argue with me about my
medications”) (26,39), whereas only
negative family support has been associated
with less medication adherence
(26). Thus, the validity of the item inquiring
about family members’ approval
for adherence may be affected
by the complex relationships between
positive and negative family support
and adherence. Future studies should
measure: 1) respondents’ perceptions
of social norms to adhere from meaningful
others; 2) respondents’ desire to
please these referents; and 3) referents’
positive and negative support for medication
adherence.
Adherence behavioral skills had a
strong relationship with medication
adherence and mediated the effects of
information and motivation on adherence.
Like others (17–20), we used a
measure of self-efficacy to operationalize
behavioral skills because of the impracticality
of observing one’s skills
across situations and the high correlations
between actual and perceived
skills, but objective skills or factors that
might serve as proxies (e.g., problemsolving)
for behavioral skills may operate
differently.
The remaining 59% of unexplained
variance in diabetes medication adherence
may be attributed to unmeasured
aspects of information, motivation, and
behavioral skills and/or to unmeasured
constructs previously associated with
adherence. However, several other constructs
previously associated with adherence
[e.g., access to healthcare and
depressive symptoms (23)] would be
considered moderating factors in the
IMB model (12). Others (23,28) have
found associations between diabetes
medication adherence and insulin status
and regimen complexity, but we did not
find these associations in our sample,
nor did we find these to be moderating
factors. Hertz et al. (28) reported that
patients prescribed insulin upon diagnosis
were more likely to quit taking diabetes
medications, but all of our
participants were taking prescribed diabetes
medications as a condition of enrollment
and therefore may represent a
different patient population. Relationships
between regimen complexity and
nonadherence have been found using
dosing schedules to assess regimen
complexity and ecological momentary
assessment or pharmacy records to assess
adherence (23). Furthermore,
adherence to diabetes medications explained
only 9% of the variance in A1C.
Other factors that account for the remaining
variance in glycemic control include
(but are not limited to) adherence
to other recommended self-care behaviors,
the class and dose of antidiabetes
medications, age, obesity, and diabetesrelated
complications (40).
Limitations
In general, our use of self-report measures
may have introduced recall and
social desirability bias. We selected these
measures because they were the best
available for assessing the IMB constructs
specific to diabetes medications (rather
than generalmeasures of diabetes knowledge,
motivation, and self-efficacy) and
captured previously identified barriers
to diabetes medication adherence, but
neither the DMKQ nor the MDQ have
been formally validated. Furthermore,
cross-sectional data prevent conclusions
about true causal mediation and the ability
to test the IMB model’s proposed
feedback loop from health outcomes
to information and motivation (12).
Our estimated model was theoretically
justified, but, statistically, there are
competing models (including those
with opposite directionality) that would
have generated comparable path coefficients
and a good data fit. Moreover,
the relationships between the IMB constructsmay
be different in other patient
populations and when using other
measures of adherence. Different
measures of the IMB constructs may
be necessary for patients managing
multiple medications on different refill/
reauthorization schedules and for
those who have to self-adjust their
insulin dose. Finally, the IMB model
(12) suggests potential moderators
(e.g., unstable living situation or depression)
we did not explore.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทสรุปแบบจำลอง IMB ของต่าง ๆ (12), ซึ่งส่วนใหญ่ใช้การ conceptualizeเอชไอวีติดยา (17-20), ถูกใช้ conceptualize ดีเทอร์มิแนนต์ของต่าง ๆ diabetesmedicationนี่อย่างแนซ์ หลากหลายผู้ใหญ่กับ T2DM สอดคล้องกับการการคาดคะเนของ IMB รุ่น ข้อมูลต่าง ๆแรงจูงใจเกี่ยวข้องมีทักษะพฤติกรรมต่าง ๆซึ่งได้ กลับ เกี่ยวข้องกับโรคเบาหวานยาต่าง ๆ และต่าง ๆเกี่ยวข้องกับควบคุม glycemic ในสั้น จำลอง IMB ได้ตำแหน่งที่ดีอธิบายตัวอย่างยาต่าง ๆลักษณะการทำงาน บัญชี 41% ของการตารางที่ 1 ซึ่งลักษณะผู้เรียน (n = 309)หมายความว่า 6 SD หรือ n (%)อายุ ปี 51.9 6 11.6เพศชาย 107 (34.6)หญิง 202 (65.4)การแข่งขันคอเคซัส/สีขาว (36.9) 114แอฟริกันอเมริกัน 165 (53.4) ดำแข่งขันอื่น ๆ 30 (9.7)เชื้อชาติ Hispanic 26 (8.4)การศึกษา ปี 11.9 6 2.9รายได้, $10000 127 (45.2)$10000-14,999 72 (25.6)$15000-19,999 39 (13.9)$$ 20000 43 (15.3)สถานะประกันไม่มีประกัน 142 (46.0)รัฐประกัน 140 (45.3)ส่วนตัวประกัน 27 (8.7)ระยะเวลาของโรคเบาหวาน ปี 7.8 6 6.7ชนิดของโรคเบาหวานยาตัวแทนช่องปากเพียง 165 (53.4)อินซูลินเพียง 71 (23.0)ทั้ง 73 (23.6)ควบคุม Glycemic, A1C % (mmol/โมล) 8.2 2.2 6 (66 6 24)สภาพ ($7.0% หรือโมล 53 mmol) 206 (66.7)เหมาะสม (, 7.0% หรือโมล 53 mmol) 103 (33.3)เล่มที่ 37, 2014 พฤษภาคมดูแลแบบจำลอง IMB 1250 ของต่าง ๆ โรคเบาหวานยาโรคเบาหวานความแปรผันในผลลัพธ์นี้ อินซูลินไม่มีความซับซ้อนสถานะหรือระบบการปกครองเกี่ยวข้องต่าง ๆ นอกจากนี้ไม่มีการเชื่อมโยงระหว่างโครงสร้างของ IMB และติดโดยสถานะของอินซูลินหรือระบบการปกครองความซับซ้อน การค้นพบและข้อสรุปเกี่ยวกับแต่ละคอมโพเนนต์ IMBมีกล่าวถึงในการเราใช้การประเมินวัตถุประสงค์ของข้อมูลต่าง ๆ พบว่ารู้อย่างไร และเมื่อใช้ยาเป็นและวิธีการจัดการกับยาที่ไม่ได้รับมีชนิดของข้อมูลที่เกี่ยวข้องการต่าง ๆ สอดคล้องกับอื่น ๆ รวมการทดสอบแบบจำลอง IMB ของต่าง ๆ(18-20), ผลของข้อมูลบนต่าง ๆ ถูก mediated โดยพฤติกรรมทักษะการ นอกจากนี้เรายังพบแนวโน้มไปทางผลกระทบโดยตรงของข้อมูลต่าง ๆ ซึ่งอาจเป็นเพราะเราไม่ได้ประเมินความรู้ที่ซับซ้อนมากขึ้น(เช่น รู้อย่างไร และเมื่อได้รับใบสั่งเติม/reauthorized) ที่อาจมีผลต่อการติดผ่านออกพฤติกรรมทักษะ หรือไม่เราประเมินการลองผิดลองถูกหรือทฤษฎีนัยที่นอกจากนี้ยังอาจมีผลต่อต่าง ๆ (12,18)เนื่องจากความกังวลความสอดคล้องภายในด้วยข้อมูล เฉพาะวัดของเราความรู้จำกัดเกี่ยวกับยาเป็นบัญชีสำหรับ ดังนั้น รหัสชนิดของข้อมูลที่สำคัญอื่น ๆสำหรับต่าง ๆ เป็นสิ่งจำเป็นเราตรวจสอบบุคคลและสังคมด้านแรงจูงใจต่าง ๆ เป็นแยกโครงสร้างการ เป็นคนพบในบริบทของติดกับยาเอชไอวี(18,20), informationwas ที่ไม่เกี่ยวข้องมีแรงจูงใจส่วนบุคคล หรือสังคมเกาะติด การแนะนำต่าง ๆ จากการประเมินข้อมูลไม่เพียงพอกับผู้เรียนต้องปฏิบัติตาม และเป็นการจูงใจแรงจูงใจในการยึดมั่นไม่มั่นใจผู้เรียนได้ถูกต้อง และเพียงพอข้อมูลต่าง ๆ แรงจูงใจส่วนบุคคลเกาะ ซึ่ง เรา operationalizedมีการวัดความเชื่อส่วนบุคคลไปรับยาโรคเบาหวาน ถูกเกี่ยวข้องกับพฤติกรรมต่าง ๆ มากขึ้นสามารถคาดการณ์ เรา operationalizedแรงจูงใจทางสังคมเพื่อยึดติดกับการวัดบรรทัดฐานทางสังคมสำหรับติดและพบว่ามีสังคมมากขึ้นบรรทัดฐานสำหรับติดไม่เกี่ยวข้องมีทักษะพฤติกรรม และถูกส่งเกี่ยวข้องต่าง ๆ ไม่คาดคิดนี้ค้นหาอาจจะเกิดจากการไม่สมบูรณ์operationalization ของสังคมแรงจูงใจ ความเชื่อ normative MDQตารางที่ 2 คือสถิติพรรณนาและความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร (n = 309)วัดหมายถึง ช่วง SD 6ความสัมพันธ์ของเพียร์สันDMKQ การMDQพฤติกรรมความเชื่อMDQnormativeความเชื่อ MASES-อาร์อาร์ม-D SDSCA MS A1CDMKQ (2 รายการ) 2.6 6 0.0 0.6-3.0 0.80 1.00ความเชื่อพฤติกรรม MDQ 3.9 6 0.5 2.0 – 5.0 0.68 0.07 1.00MDQ ความเชื่อ normative 4.3 6 0.5 2.7 – 5.0 0.71 0.05 0.41* ** 1.00MASES-R 3.5 6 0.5 1.1 – 4.0 0.91 0.14* 0.18* * 0.00 1.00อาวุธ-D 39.3 6 4.5 20-44 0.86 0.17* * 0.15* * 20.08 0.59* ** 1.00นางสาว SDSCA 6 ขนาด 6.1 1.7 0.0 – 7.0 นา 0.15* * 0.10 0.00 0.27* ** 0.47* ** 1.00นา 6 2.2 4.4 – 15.0 A1C 8.2 0.09 20.05 0.05 20.18* * 20.28* ** 20.18* * 1.00สถานะของอินซูลินนานานา 0.01 20.17* 0.06 20.13* 20.08 20.02 0.33* **ระบบการปกครองความซับซ้อน 1.6 6 0.7 1-4 นา 20.07 20.08 0.05 20.06 20.05 20.02 0.33* **Cronbach a ตัว นา ใช้ไม่ * P, 0.05 ** P, 0.01 P, 0.001รูปที่ 2 — การทดสอบผลของแบบจำลอง IMB ของโรคเบาหวานยาต่าง ๆ ใช้ SEM กับมาตรฐานสัมประสิทธิ์เส้นทาง และ bootstrappedความโน้มเอียงที่แก้ไขค่า P + P, 0.08 * P #0.05 P, 0.001 n = 309Mayberry ใน care.diabetesjournals.org และออสบอร์ประกันภัย 1251ตรวจสอบ subscale ไม่ และขณะนั้นประเมินการรับรู้ของผู้เรียนของของคนอื่นอนุมัติต่าง ๆประเมินการศึกษาระดับปริญญาที่ผู้เรียนต้องการอนุมัติดังกล่าว (เช่นเวเลนซ์) นอกจากนี้ เราไม่ไม่ประเมินสนับสนุนทางสังคมการติดยาระบุวิเคราะห์ post hocสินค้าที่สอบถามของครอบครัว/ญาติอนุมัติต่าง ๆ มีการขับรถเชื่อมโยงลบอย่างมีนัยสำคัญกับต่าง ๆลักษณะการทำงาน อาจเนื่องมาจากสนับสนุนครอบครัวบวก (เช่น, "ครอบครัวของฉันhelpme สมาชิกอย่าลืม takemyยา") มักจะร่วมเกิดกับลบครอบครัวสนับสนุน (เช่น, "ครอบครัวของฉันสมาชิก nag/ทะเลาะ กับฉันเกี่ยวกับฉันยา") (26,39), โดยเฉพาะครอบครัวสนับสนุนค่าลบที่มีการเชื่อมโยงกับติดยาน้อย(26) . ดังนั้น มีผลบังคับของการสอบถามสินค้าเกี่ยวกับการอนุมัติของสมาชิกในครอบครัวสำหรับต่าง ๆ อาจได้รับผลกระทบโดยความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างสนับสนุนครอบครัวค่าบวก และค่าลบและติด ควรศึกษาในอนาคตวัด: 1) ภาพลักษณ์ของผู้ตอบบรรทัดฐานทางสังคมไปจากความหมายของอื่น ๆ 2) ผู้ตอบต้องการกรุณา referents เหล่านี้ และ 3) ของ referentsสนับสนุนค่าบวก และค่าลบสำหรับยาต่าง ๆมีทักษะพฤติกรรมต่าง ๆความสัมพันธ์ที่ดีกับยาต่าง ๆ และผลของ mediatedข้อมูลและแรงจูงใจในการติดเหมือนคนอื่น (17-20), เราใช้เป็นวัดประสิทธิภาพตนเองกับ operationalizeพฤติกรรมทักษะเนื่องจากการ impracticalityของทักษะของการสังเกตสถานการณ์และความสัมพันธ์สูงจริง และรับรู้ทักษะ แต่วัตถุประสงค์ทักษะ หรือปัจจัยที่อาจทำหน้าที่เป็นผู้รับมอบฉันทะ (เช่น problemsolving)สำหรับทักษะพฤติกรรมอาจมีแตกต่างกัน59% ที่เหลือของไม่คาดหมายความผันแปรต่าง ๆ ยาแก้โรคเบาหวานอาจเกิดจากการ unmeasuredด้านข้อมูล แรงจูงใจ และพฤติกรรมทักษะ และ/หรือที่ไป unmeasuredโครงสร้างที่เชื่อมโยงกับก่อนหน้านี้ต่าง ๆ อย่างไรก็ตาม หลายอื่น ๆ สร้างเกี่ยวข้องกับการติดไว้ก่อนหน้านี้[ถึงสุขอนามัยเช่น และอาการ depressive (23)] จะพิจารณาดูแลปัจจัยในการแบบจำลอง IMB (12) อื่น ๆ (23,28) มีพบความสัมพันธ์ระหว่างโรคเบาหวานยาอินซูลินและติดสถานะและความซับซ้อนของระบบการปกครอง แต่เราไม่ค้นหาการเชื่อมโยงเหล่านี้ในตัวอย่างของเราหรือเราไม่ได้ค้นหาเหล่านี้สามารถดูแลปัจจัย เฮิรตซ์และ al. (28) รายงานว่าผู้ป่วยที่กำหนดอินซูลินตามการวินิจฉัยมีแนวโน้มที่จะออกจากการโรคเบาหวานยา แต่ทั้งหมดของเราผู้เข้าร่วมมีการกำหนดโรคเบาหวานยาเป็นเงื่อนไขของการลงทะเบียนและดังนั้นจึง อาจแสดงถึงการประชากรผู้ป่วยแตกต่างกัน ความสัมพันธ์ระหว่างความซับซ้อนของระบบการปกครอง และnonadherence พบโดยใช้กำหนดการในการประเมินระบบการปกครองความซับซ้อนของระบบนิเวศและอับประเมินหรือเภสัชศาสตร์ระเบียนเพื่อประเมินต่าง ๆ (23) นอกจากนี้ต่าง ๆ เพื่ออธิบายยาเบาหวานเพียง 9% ของผลต่างใน A1Cปัจจัยอื่น ๆ เหลือในบัญชีรวมผลต่างในการควบคุม glycemic(แต่ไม่จำกัด) ต่าง ๆในพฤติกรรมสุขภาพ แนะนำคลาสและยา antidiabetesยา อายุ โรคอ้วน และ diabetesrelatedภาวะแทรกซ้อน (40)ข้อจำกัดโดยทั่วไป เราใช้วัดรายงานตนเองอาจมีการแนะนำการเรียกคืน และความโน้มเอียงของสังคมปรารถนา เราเลือกเหล่านี้วัดเนื่องจากพวกเขาดีที่สุดสร้างใช้ประเมิน IMBเฉพาะยาเบาหวาน (ค่อนข้างกว่า generalmeasures ความรู้โรคเบาหวานแรงจูงใจ และประสิทธิภาพตนเอง) และจับก่อนหน้านี้ระบุอุปสรรคการติดยาโรคเบาหวาน แต่ทั้ง DMKQ และ MDQ ไม่มีได้อย่างเป็นกิจจะลักษณะตรวจสอบ นอกจากนี้ข้อมูลเหลวป้องกันบทสรุปเกี่ยวกับกาชาดสาเหตุที่แท้จริงและความสามารถในการทดสอบแบบจำลอง IMB ของเสนอวนผลป้อนกลับจากผลสุขภาพข้อมูลและแรงจูงใจ (12)รูปแบบการประเมินของเราถูกตามหลักวิชาชิด แต่ ทาง สถิติ มีรุ่นแข่งขัน (รวมทั้งมีทิศตรงข้าม) ที่จะมีสร้างเส้นทางสามารถเปรียบเทียบค่าสัมประสิทธิ์และพอดีมีข้อมูลดี นอกจากนี้ความสัมพันธ์ระหว่าง IMB constructsmayจะแตกต่างกันในผู้ป่วยอื่น ๆประชากรและ เมื่อใช้อื่น ๆวัดต่าง ๆ แตกต่างกันอาจวัดโครงสร้างของ IMBมีความจำเป็นสำหรับการจัดการผู้ป่วยยาหลายบนเติมต่าง ๆ /ตาราง reauthorization และผู้ที่มีการปรับปรุงตนเองของพวกเขายาอินซูลิน ในที่สุด แบบจำลอง IMB(12) เป็นผู้ควบคุมแนะนำ(เช่น สถานการณ์ชีวิตเสถียรหรือซึมเศร้า)เราไม่ได้อันนั้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สรุปรูปแบบของการยึดมั่น IMB (12) ซึ่งถูกนำมาใช้ส่วนใหญ่จะคิดรับประทานยาอย่างสม่ำเสมอเอชไอวี(17-20) ถูกนำไปใช้กับกรอบความคิดปัจจัยของการยึดมั่นdiabetesmedication หมู่รายได้ต่ำตัวอย่างมีความหลากหลายของผู้ใหญ่ที่มี T2DM สอดคล้องกับการคาดการณ์รูปแบบของ IMB ข้อมูลการยึดมั่นและแรงจูงใจที่มีความสัมพันธ์กับพฤติกรรมทักษะยึดมั่นซึ่งในที่สุดก็เกี่ยวข้องกับโรคเบาหวานรับประทานยาอย่างสม่ำเสมอและยึดมั่นในความสัมพันธ์กับการควบคุมระดับน้ำตาล ในระยะสั้นรุ่น IMB ได้รับตำแหน่งที่ดีที่จะอธิบายรับประทานยาอย่างสม่ำเสมอตัวอย่างของพฤติกรรมคิดเป็น41% ของลักษณะตารางที่1 ผู้เข้าร่วม (n = 309) เฉลี่ย 6 SD หรือ n (%) อายุปี 51.9 6 11.6 เพศชาย 107 (34.6) หญิง 202 (65.4) การแข่งขันคนผิวขาว / ขาว 114 (36.9) แอฟริกันอเมริกัน / สีดำ 165 (53.4) การแข่งขันอื่น ๆ 30 (9.7) เชื้อชาติสเปนและโปรตุเกส 26 (8.4) การศึกษา, ปี 11.9 6 2.9 รายได้, 10000 $ 127 (45.2) $ 10,000 72 -14,999 (25.6) $ 15,000-19,999 39 (13.9) $$ 20,000 ที่ 43 (15.3) สถานะประกันภัยประกันภัย 142 (46.0) ประกันสาธารณะ 140 (45.3) การประกันภัยภาคเอกชน 27 (8.7) ระยะเวลาที่ผู้ป่วยโรคเบาหวานปี 7.8 6 6.7 ประเภทของยาโรคเบาหวานในช่องปากตัวแทนเพียง 165 (53.4) อินซูลินเพียง 71 (23.0) ทั้ง 73 (23.6) การควบคุมระดับน้ำตาลในเลือด, A1C% (มิลลิโมล / mol) 8.2 6 2.2 (66 6 24) ก่อให้เกิดผลลัพธ์ ($ 7.0% หรือ 53 มิลลิโมล / mol) 206 (66.7) ที่เหมาะสมที่สุด (7.0% หรือ 53 มิลลิโมล / mol) 103 (33.3) 1,250 IMB รูปแบบของโรคเบาหวานรับประทานยาอย่างสม่ำเสมอปริมาณการดูแลรักษาโรคเบาหวาน 37 พฤษภาคม 2014 ความแปรปรวนในผลนี้ อินซูลินทั้งสถานะหรือความซับซ้อนของระบบการปกครองที่ได้รับการที่เกี่ยวข้องกับการยึดมั่น นอกจากนี้ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างผู้ก่อสร้างIMB และยึดมั่นถูกกลั่นกรองโดยสถานะอินซูลินหรือระบบการปกครองที่ซับซ้อน ผลการวิจัยที่เฉพาะเจาะจงและข้อสรุปเกี่ยวกับแต่ละองค์ประกอบ IMB ที่จะกล่าวถึงในทางกลับกัน. เราใช้การประเมินวัตถุประสงค์ของข้อมูลการยึดมั่นและพบว่ารู้วิธีและเมื่อมีการใช้ยาและวิธีการจัดการยาที่ไม่ได้เป็นประเภทของข้อมูลที่เกี่ยวข้องในการยึดมั่น สอดคล้องกับการทดลองอื่น ๆการทดสอบของรูปแบบของการยึดมั่น IMB (18-20) ผลของข้อมูลที่เกี่ยวกับการยึดมั่นได้รับการไกล่เกลี่ยโดยพฤติกรรมskills.We ยังพบแนวโน้มที่มีต่อผลกระทบโดยตรงของข้อมูลเกี่ยวกับการยึดมั่นซึ่งอาจจะเป็นเพราะเราไม่ได้ประเมินความรู้ที่ซับซ้อนมากขึ้น(เช่นการรู้วิธีและเมื่อได้รับใบสั่งยาเติม / reauthorized) ที่อาจส่งผลกระทบต่อการยึดมั่นผ่านการตรากฎหมายของทักษะพฤติกรรมหรือไม่เราประเมินการวิเคราะห์พฤติกรรมหรือทฤษฎีนัยที่ยังอาจมีผลต่อการยึดมั่น(12,18). เนื่องจาก ความกังวลเกี่ยวกับความสอดคล้องภายในกับวัดของเราข้อมูลเพียงความรู้จำกัด เกี่ยวกับยาได้รับการคิด ดังนั้นการระบุประเภทอื่น ๆ ของข้อมูลที่สำคัญสำหรับการยึดมั่นเป็นสิ่งจำเป็น. เราตรวจสอบบุคคลและสังคมในแง่มุมของแรงจูงใจการยึดมั่นแยกโครงสร้าง ขณะที่คนอื่น ๆ ได้พบในบริบทของการยึดมั่นกับยาเอชไอวี(18,20) informationwas ไม่เกี่ยวข้องกับแรงจูงใจส่วนบุคคลหรือสังคมให้เป็นไปตามบอกยึดมั่นการประเมินข้อมูลไม่เพียงพอที่จะกระตุ้นให้ผู้เข้าร่วมที่จะปฏิบัติตามและถูกแรงจูงใจที่จะปฏิบัติตามไม่แน่ใจว่าผู้เข้าร่วมประชุมมีความถูกต้องและเพียงพอข้อมูลการยึดมั่น แรงจูงใจบุคคลให้เป็นไปตามที่เรา operationalized กับตัวชี้วัดของความเชื่อส่วนบุคคลที่มีต่อการใช้ยาโรคเบาหวานได้รับการที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมการยึดมั่นมากขึ้นทักษะเป็นที่คาดการณ์ เรา operationalized แรงจูงใจทางสังคมให้เป็นไปตามที่มีตัวชี้วัดของบรรทัดฐานทางสังคมสำหรับการยึดมั่นและพบว่าการมีสังคมมากขึ้นบรรทัดฐานสำหรับการยึดมั่นไม่ได้เกี่ยวข้องกับทักษะและพฤติกรรมในทางลบที่เกี่ยวข้องกับการยึดมั่น ที่ไม่คาดคิดนี้การค้นพบอาจจะเป็นเพราะความไม่สมบูรณ์operationalization สังคมแรงจูงใจ ความเชื่อกฎเกณฑ์ MDQ ตารางสถิติ 2 พรรณนาและความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรรูปแบบ (n = 309) การวัดค่าเฉลี่ย 6 SD ช่วงเพียร์สันสัมพันธ์DMKQ MDQ พฤติกรรมความเชื่อMDQ กฎเกณฑ์ความเชื่อ MASES-R ARMS-D SDSCA-MS A1C DMKQ (สองรายการ) 2.6 6 0.6 0.0-3.0 0.80 1.00 MDQ ความเชื่อพฤติกรรม 3.9 6 0.5 2.0-5.0 0.68 0.07 1.00 MDQ ความเชื่อกฎเกณฑ์ 4.3 6 0.5 2.7-5.0 0.71 0.05 0.41 1.00 *** MASES-R 3.5 6 0.5 1.1-4.0 0.91 0.14 0.18 * * * * * * * * * 0.00 1.00 ARMS-D 6 39.3 4.5 0.86 0.17 20-44 ** ** 0.15 20.08 0.59 1.00 *** SDSCA-MS 6.1 6 1.7 0.0-7.0 NA 0.15 ** 0.10 0.00 0.27 0.47 *** *** 1.00 A1C 8.2 6 2.2 4.4-15.0 NA 0.09 0.05 20.05 20.18 20.28 ** *** 20.18 ** 1.00 สถานะอินซูลิน NA NA NA 0.01 20.17 0.06 20.13 * * * * * * * * 20.08 20.02 0.33 *** สูตรซับซ้อน 1.6 6 0.7 1-4 NA 20.07 20.08 0.05 20.06 20.05 20.02 0.33 *** ที่ครอนบาคนั้น NA ไม่บังคับ * P, 0.05; ** P, 0.01; *** P, 0.001. รูปที่ 2 การทดสอบเชิงประจักษ์ของรูปแบบของการยึดมั่น IMB ยารักษาโรคเบาหวานโดยใช้ SEM มีค่าสัมประสิทธิ์เส้นทางที่ได้มาตรฐานและ bootstrapped อคติการแก้ไขค่า P + P, 0.08; * P # 0.05; *** P, 0.001 n = 309 care.diabetesjournals.org หน่อมแน้มและออสบอร์ 1251 subscale ยังไม่ได้รับการตรวจสอบและในขณะที่มันประเมินการรับรู้เข้าร่วมของผู้อื่นได้รับอนุมัติจากยึดมั่นก็ไม่ได้ประเมินระดับที่ผู้เข้าร่วมต้องการได้รับการอนุมัติดังกล่าว(เช่นความจุ) . นอกจากนี้เรายังไม่ได้ประเมินการสนับสนุนทางสังคมในการรับประทานยาอย่างสม่ำเสมอ. โพสต์การวิเคราะห์เฉพาะกิจระบุรายการที่สอบถามเกี่ยวกับครอบครัว / ญาติได้รับการอนุมัติสำหรับการยึดมั่นถูกขับรถสมาคมเชิงลบอย่างมีนัยสำคัญกับการยึดมั่นพฤติกรรม ซึ่งอาจเป็นเพราะการสนับสนุนจากครอบครัวที่เป็นบวก (เช่น "ครอบครัวของฉันสมาชิกhelpme อย่าลืม takemy ยา") มักจะร่วมเกิดขึ้นกับเชิงลบการสนับสนุนจากครอบครัว(เช่น "ครอบครัวของฉันสมาชิกจู้จี้/ เถียงกับฉันเกี่ยวกับฉันยา") (26,39 ) ขณะที่มีเพียงการสนับสนุนจากครอบครัวเชิงลบได้รับการเชื่อมโยงกับการรับประทานยาอย่างสม่ำเสมอน้อย(26) ดังนั้นความถูกต้องของรายการสอบถามเกี่ยวกับสมาชิกในครอบครัวได้รับการอนุมัติ'สำหรับการยึดมั่นอาจจะได้รับผลกระทบจากความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างการสนับสนุนจากครอบครัวบวกและลบและยึดมั่น การศึกษาในอนาคตควรวัด: 1) การรับรู้ของผู้ตอบแบบสอบถามของบรรทัดฐานของสังคมให้เป็นไปตามความหมายจากคนอื่นๆ ; 2) ความปรารถนาของผู้ตอบแบบสอบถาม 'เพื่อโปรดreferents เหล่านี้ และ 3) referents 'สนับสนุนบวกและลบสำหรับการใช้ยายึดมั่น. ยึดมั่นในทักษะพฤติกรรมมีความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งกับยายึดมั่นและไกล่เกลี่ยผลกระทบของข้อมูลและแรงจูงใจในการยึดมั่น. เหมือนคนอื่น ๆ (17-20) เราใช้ตัวชี้วัดของการรับรู้ความสามารถตนเองเพื่อการดำเนินการทักษะพฤติกรรมเพราะเพ้อฝันการสังเกตทักษะของคนทั่วสถานการณ์และความสัมพันธ์ในระดับสูงระหว่างที่เกิดขึ้นจริงและการรับรู้ทักษะแต่ทักษะวัตถุประสงค์หรือปัจจัยที่อาจจะทำหน้าที่เป็นผู้รับมอบฉันทะ (เช่นญ) ทักษะพฤติกรรมอาจดำเนินการที่แตกต่างกัน. ส่วนที่เหลืออีก 59% ของไม่ได้อธิบายความแปรปรวนในการยึดมั่นในยารักษาโรคเบาหวานอาจจะประกอบกับไม่สามารถวัดได้ด้านข้อมูลแรงจูงใจและทักษะพฤติกรรมและ/ หรือไม่สามารถวัดได้สร้างความสัมพันธ์ก่อนหน้านี้ด้วยการยึดมั่น อย่างไรก็ตามโครงสร้างอื่น ๆ อีกหลายที่เกี่ยวข้องก่อนหน้านี้ด้วยการยึดมั่น[เช่นเข้าถึงการรักษาพยาบาลและอาการซึมเศร้า (23)] จะได้รับการพิจารณาดูแลปัจจัยในรูปแบบIMB (12) อื่น ๆ (23,28) ได้พบความสัมพันธ์ระหว่างโรคเบาหวานรับประทานยาอย่างสม่ำเสมอและสถานะของอินซูลินและความซับซ้อนของระบบการปกครองแต่เราไม่ได้พบความสัมพันธ์เหล่านี้ในตัวอย่างของเราหรือไม่เราจะพบเหล่านี้เพื่อให้ได้รับการดูแลปัจจัย เฮิร์ตซ์และอัล (28) รายงานว่าผู้ป่วยที่กำหนดอินซูลินเมื่อวินิจฉัยโรคมีแนวโน้มที่จะลาออกจากการเป็นโรคเบาหวานยาแต่ทั้งหมดของเราเข้าร่วมการกำหนดโรคเบาหวานยาที่เป็นเงื่อนไขของการลงทะเบียนและดังนั้นจึงอาจเป็นตัวแทนของประชากรผู้ป่วยที่แตกต่างกัน ความสัมพันธ์ระหว่างความซับซ้อนของระบบการปกครองและความไม่ร่วมมือมีการตรวจพบโดยใช้ตารางการใช้ยาในการประเมินระบบการปกครองที่ซับซ้อนและระบบนิเวศชั่วขณะการประเมินหรือระเบียนร้านขายยาในการประเมินการยึดมั่น(23) นอกจากนี้การยึดมั่นกับยาโรคเบาหวานอธิบายเพียง9% ของความแปรปรวนใน A1C. ปัจจัยอื่น ๆ ที่บัญชีสำหรับส่วนที่เหลืออีกแปรปรวนในการควบคุมระดับน้ำตาลในเลือดรวมถึง(แต่ไม่ จำกัด เฉพาะ) การยึดมั่นในการพฤติกรรมการดูแลตนเองแนะนำอื่นๆชั้นเรียนและปริมาณของ antidiabetes ยาอายุโรคอ้วนและ diabetesrelated ภาวะแทรกซ้อน (40). ข้อ จำกัดโดยทั่วไปใช้งานของเราของมาตรการตนเองรายงานอาจมีการแนะนำให้รู้จักกับการเรียกคืนและอคติทางสังคมที่พึงปรารถนา เราเลือกเหล่านี้มาตรการเพราะพวกเขาเป็นคนที่ดีที่สุดที่สามารถใช้ได้สำหรับการประเมินIMB สร้างเฉพาะยาโรคเบาหวาน(แทนที่จะกว่า generalmeasures ความรู้โรคเบาหวานแรงจูงใจและความรู้ความสามารถของตนเอง) และจับปัญหาและอุปสรรคที่ระบุก่อนหน้านี้ในการรับประทานยาอย่างสม่ำเสมอโรคเบาหวานแต่ทั้งDMKQ หรือ MDQ ได้รับการตรวจสอบอย่างเป็นทางการ นอกจากนี้ข้อมูลภาคตัดขวางป้องกันไม่ให้ข้อสรุปเกี่ยวกับการไกล่เกลี่ยสาเหตุที่แท้จริงและความสามารถในการทดสอบรูปแบบIMB เสนอห่วงความคิดเห็นจากผลลัพธ์ทางสุขภาพข้อมูลและแรงจูงใจ(12). รูปแบบการประมาณของเราคือในทางทฤษฎีธรรมแต่สถิติที่มีการแข่งขันรุ่น( รวมทั้งผู้ที่มีทิศทางตรงข้าม) ที่จะมีการสร้างค่าสัมประสิทธิ์เส้นทางเปรียบและพอดีกับข้อมูลที่ดี นอกจากนี้ความสัมพันธ์ระหว่าง IMB constructsmay จะแตกต่างกันในผู้ป่วยอื่น ๆประชากรและอื่น ๆ เมื่อมีการใช้มาตรการของการยึดมั่น ที่แตกต่างกันมาตรการของโครงสร้าง IMB อาจเป็นสิ่งที่จำเป็นสำหรับผู้ป่วยที่การจัดการยาที่แตกต่างกันหลายเติมเงิน/ ตาราง reauthorization และสำหรับผู้ที่มีการปรับตัวเองของพวกเขาขนาดอินซูลิน สุดท้ายรุ่น IMB (12) แสดงให้เห็นศักยภาพผู้ดูแล(เช่นสถานการณ์ที่อยู่อาศัยที่ไม่มั่นคงหรือภาวะซึมเศร้า) เราไม่ได้สำรวจ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สรุป
IMB รูปแบบการยึดมั่น ( 12 ) , ซึ่งถูกใช้ส่วนใหญ่เพื่อคิด

ยาเอชไอวีการยึดมั่น ( 17 – 20 ) , ถูกใช้เพื่อสร้างแนวคิดเกี่ยวกับปัจจัย


ของ diabetesmedication ยึดมั่นของผู้มีรายได้น้อย ตัวอย่างที่หลากหลายของ
ผู้ใหญ่ที่มี t2dm . สอดคล้องกับการคาดการณ์

และแรงจูงใจของรุ่นแรก , ข้อมูลการ มีความสัมพันธ์กับพฤติกรรมการทักษะ

,ที่ , ในการเปิด , ที่เกี่ยวข้องกับการใช้ยาตามเกณฑ์การรักษาเบาหวาน

และยึดมั่นมีความสัมพันธ์กับการควบคุมระดับน้ำตาล . ใน
สั้น แบบแรกในปี
อธิบายตัวอย่างการใช้ยาตามเกณฑ์การรักษาพฤติกรรม , การบัญชีสำหรับร้อยละ 41 ของ
โต๊ะ 1-participant ลักษณะ ( n = 309 )
หมายถึง 6 SD หรือ N ( % )
อายุปีเพศชาย 51.9 6 11.6

107 ( ตัวเอง )
( หญิง 202 คน ทุกคน

) การแข่งขันผิวขาว / ขาว 114 ( 36.9 )
ชาวอเมริกัน / ดำ 165 ( 36% )
การแข่งขันอื่น ๆ 30 ( 9.7 )
สเปนเชื้อชาติ 26 ( 8.4 )
-
รายได้ 2.9 ปี 11.9 6
$ 10000 127 ( 45.2 )
$ 10 , 000 –เอเซีย 72 ( 25.6 )
$ 15 , 000 – 2542 39 ( เช่น )
$ 20 , 000 43 ( 2540 )

ไม่มีประกันประกันสุขภาพ 142 ( ยัง )
สาธารณะประกัน 140 ( RevPAR )

ส่วนตัวประกัน 27 ( 8.7 ) ระยะเวลาของโรคเบาหวาน ปีรวม 6 ประเภทของโรคเบาหวานขึ้น

ช่องปากตัวแทนเพียง 165 ( 36% )
อินซูลินเพียง 71 ( 23.0 )

ทั้ง 73 ( 23.6 ) ควบคุม glycemic A1c ( มิลลิโมล / โมล ) 8.2 6 2.2 ( 66 6 24 )
suboptimal ( $ 7.0 % หรือ 53 มิลลิโมล / โมล ) 206 ( 66.7% )
ที่เหมาะสม ( 7.0 ล้านบาท หรือ 53 มิลลิโมล / mol ) 103 ( 3 )
1250 IMB รูปแบบการดูแลผู้ป่วยเบาหวานโรคเบาหวานยาเล่ม 37 , พฤษภาคม 2014
ความผันแปรในผลแบบนี้ หรืออินซูลิน
สถานะหรือ regimen ความซับซ้อนคือ
เกี่ยวข้องกับการยึดมั่นนอกจากนี้
ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างโครงสร้างและยึดมั่นอยู่

แรกมีอินซูลินสถานะหรือ regimen
ความซับซ้อน ข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงและข้อสรุปเกี่ยวกับแต่ละองค์ประกอบแรก


เรากล่าวถึงในการเปิด ใช้ในการประเมินวัตถุประสงค์ของข้อมูลดังกล่าว และพบว่า

รู้วิธีและเมื่อใช้ยา และวิธีการจัดการ

คิดถึงยาเป็นประเภทของข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
ถึงการยึดมั่น สอดคล้องกับการทดสอบอื่น ๆเชิงประจักษ์ของรูปแบบของการแรก

( 18 – 20 ) , ผลของการเป็นคนกลาง โดยข้อมูล

skills.we พฤติกรรมยังพบแนวโน้ม

ผลโดยตรงของข้อมูลดังกล่าว ซึ่งอาจเป็นเพราะเรา

ไม่ได้ประเมินความรู้ที่ซับซ้อนมากขึ้น ( เช่น ทราบ อย่างไรและเมื่อได้รับใบสั่งยา
อายุ / reauthorized ) ที่อาจมีผลต่อการกำหนดผ่าน

ทักษะพฤติกรรมและเราประเมินทฤษฎีฮิวริสติกหรือโดยปริยาย

อาจมีอิทธิพลต่อการยึดมั่น ( 12,18 )

เนื่องจากความกังวลของเรากับวัดความสอดคล้องภายในของข้อมูล ความรู้ จำกัด เกี่ยวกับโรคเท่านั้น

ก็คิดเป็น ดังนั้น การกำหนดประเภทของข้อมูลที่สำคัญอื่น ๆ