Adherence to escitalopram treatment in depression
Notice bibliographique
Résumé
Poor adherence to depression treatment is common. Understanding determinants of poor adherence to therapy is crucial to ensure optimal clinical outcomes. The aim of this study was to describe characteristics of dosing history in participants with depression receiving once daily escitalopram. Participants were randomly assigned to interpersonal psychotherapy (IPT) or pharmacotherapy. Participants assigned to IPT who did not evidence a response or remission had escitalopram added to their treatment. Adherence to pharmacotherapy was assessed using an electronically monitored pill cap (MEMS). Fifty-four participants on escitalopram alone and 32 on escitalopram+IPT were monitored. After 200 days, 71.7% of the participants in the escitalopram group and 54.8% of those in the escitalopram+IPT group were still engaged with the dosing regimen. Of those engaged in the dosing regimen, 17.9% (average over 210 days) of the participants did not take their medication (nonexecution). In 69% of the days participants took the correct dosage required. On average, participants had three drug holidays and the mean length of a holiday was 7 days per patient. No difference in adherence patterns was observed between patients receiving escitalopram alone vs. IPT+escitalopram. Early discontinuation of treatment and suboptimal daily execution of the prescribed regimen are the most common facets of poor adherence in this study population.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».