Identificação de fatores associados à adesão a um programa ambulatorial de tratamento de alcoolistas por meio de regressão logística
Year: 2010
Type: article
Study design: Observational Study
Abstract: Adesão é uma medida prática de avaliação de resultado de tratamento. Buscou-se identificar características dos pacientes, associadas à adesão a um programa ambulatorial de tratamento de alcoolistas. O estudo foi de coorte naturalístico, no qual foram incluídos todos os 300 pacientes alcoolistas, que concluíram a fase de avaliação do programa. Inicialmente, foi testada a associação de variáveis relativas a aspectos sociodemográficos, econômicos, crenças, sentimentos, comportamentos, sintomas e tratamentos, incluídas no protocolo de avaliação dos pacientes com a variável adesão, utilizando o Teste do Qui-quadrado de Pearson (p< 0,1). Posteriormente, foi realizada regressão logística das variáveis, primeiro, dentro de cada dimensão de características, selecionando-se as que seriam incluídas numa análise multidimensional. No modelo final, as variáveis que se associaram significativamente à adesão superior foram: tempo de união acima da média do grupo; receber mais que um salário mínimo; ter apresentado dor abdominal nos 30 dias antes da avaliação; apresentar tremores se não bebia no horário habitual; apresentar pressão arterial sistólica ≤ 130mmHg; costumar beber sozinho à avaliação. Espera-se que a identificação de características associadas à adesão ao tratamento contribua para o desenvolvimento de estratégias de abordagem de pacientes que respondem mal à prática habitual. O foco na modificação ou reforço destas características poderá contribuir para resultados mais favoráveis no tratamento de alcoolistas.
Authors: Mário Sérgio Ribeiro, Luiz Cláudio Ribeiro, Grazielle Fialho de Souza, Karolina Danielle Carvalho de Sousa, Marcondes Garcia Antunes, Rachel Bueno Nogueira
Institution: Universidade Federal de Juiz de Fora
Language: Portuguese
Subfield: Epidemiology
Field: Medicine
Domain: Health Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W1486751533