Adherencia a la medicación entre adultos jordanos con enfermedades crónicas: un análisis combinado utilizando...

Área de la Ciencia:

• Investigación en servicios de salud
• Salud digital
• Manejo de las enfermedades crónicas

Sus antecedentes:

• El manejo efectivo de la enfermedad crónica depende en gran medida de la adherencia del paciente a la medicación.
• Comprender los factores que influyen en la adherencia es crucial para mejorar los resultados de los pacientes.

Objetivo del estudio:

• Investigar los factores que afectan la adherencia a la medicación en adultos jordanos con enfermedades crónicas.
• Comparar la regresión tradicional con el aprendizaje automático para predecir la adherencia.

Principales métodos:

• Encuesta transversal en línea de 981 pacientes con enfermedades crónicas.
• Se evaluaron las variables demográficas, clínicas y de comportamiento, incluido el cuestionario de alfabetización sanitaria (HLQ-12) y la escala de clasificación de adherencia a los medicamentos (MARS-5).
• Regresión cuántica aplicada y aprendizaje automático (Random Forest, análisis SHAP).

Principales resultados:

• Un mayor conocimiento de la salud, el diagnóstico de diabetes / enfermedades cardiovasculares y menos medicamentos se correlacionaron positivamente con la adherencia.
• El matrimonio y el seguro público/militar/no estaban asociados con una menor adherencia.
• El modelo Random Forest obtuvo la mayor precisión (R2 = 0,38); SHAP identificó la alfabetización sanitaria, la duración de la enfermedad y la edad como predictores clave.

Conclusiones:

• Las intervenciones deben centrarse en la alfabetización sanitaria y en factores estructurales como el seguro y la complejidad del tratamiento.
• La mejora de la alfabetización sanitaria y la simplificación de los regímenes pueden mejorar el cumplimiento.
• La IA explicable ofrece nuevos conocimientos sobre los comportamientos de adherencia en entornos con recursos limitados.