Understanding Preferences for Disease‐Modifying Drugs in Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Numerous disease-modifying drugs for osteoarthritis (DMOADs) are under investigation. However, patients' preferences for drugs to prevent progression of OA are not known. The objective of this study was to quantify patient preferences for potential DMOADs. METHODS: We administered a conjoint analysis survey to 304 patients attending outpatient general medicine and specialty clinics. All patients seated in the waiting rooms were asked if they would participate in a survey to elicit opinions about arthritis treatments. We performed simulations to estimate preferences for 4 options to prevent worsening of knee OA: best case (pill, highest benefit, lowest risk, lowest cost), worst case (infusion, lowest benefit, highest risk, highest cost), moderate subcutaneous injection (injection, mid-level benefit, mid-level risk, mid-level cost), and moderate infusion (same as subcutaneous injection except administered by infusion). RESULTS: Subjects' median age was 57 years; 55% were women and 76% were white. Segmentation analyses revealed 4 patterns of preferences. A minority (5%) did not want to perform subcutaneous injections and would only consider DMOADs under the best-case scenario. Approximately 20% were risk sensitive and were willing to take DMOADs under the best-case scenario, but would start rejecting these medications as risk increased. A significant number rejected DMOADs under all conditions (16.4%); however, the largest segment (59.2%) had a strong preference for DMOADs across all scenarios. CONCLUSION: Our results suggest that a significant percentage of a nonselected outpatient population might be willing to accept at least a moderate degree of risk in order to prevent worsening knee OA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».