The Global Adherence Project (GAP): a multicenter observational study on adherence to disease‐modifying therapies in patients with relapsing‐remitting multiple sclerosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: most disease-modifying therapies (DMTs) for multiple sclerosis (MS) are self-injectable medications that must be taken on an ongoing basis to reduce disease activity. Thus, adherence to therapy becomes an important challenge that must be addressed to maximize benefits of therapy. This study evaluated rates of adherence to prescribed treatment and explored factors affecting adherence amongst patients with relapsing-remitting MS. METHODS: this was an observational, multicenter, multinational, phase 4 study. Patients and physicians received paper questionnaires regarding adherence to DMTs approved at the time of the study, including intramuscular interferon beta-1a (IFNβ-1a), subcutaneous IFNβ-1a, IFNβ-1b, and glatiramer acetate. Quality of life and cognition data also were collected. Multivariate analysis was conducted to identify factors associated with adherence to long-term DMTs. RESULTS: two thousand six hundred and forty-eight patients were studied, revealing an average treatment duration of 31 months. Seventy-five percent of patients (n = 1923) were adherent to therapy. The most common reasons for non-adherence were forgetting to administer the injection (50.2%) and other injection-related reasons (32.0%). Adherent patients reported better quality of life (P < 0.05) and fewer neuropsychological issues (P < 0.001) than non-adherent patients. Adherent patients had significantly shorter duration of disease (P < 0.001) and shorter duration of therapy (P = 0.005) than non-adherent patients. Women were more likely than men to adhere to treatment. CONCLUSION: identifying factors that affect adherence to prescribed treatments is the first step in improving adherence of patients with MS to therapy, thereby helping maximize the benefits of long-term DMTs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle