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Enregistrement W1971893249 · doi:10.3747/co.22.2219

Adherence to Abiraterone among the First 86 Recipients after Release in Saskatchewan

2015· article· en· W1971893249 sur OpenAlexafffundvenueabout
A. David Smith, Colleen Olson, Barry Lyons, David Tran, David Blackburn

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanOntario Drug Policy Research Network
Organismes subventionnairesCollege of Pharmacy and Nutrition, University of SaskatchewanPfizer CanadaAstraZeneca CanadaMerck CanadaSaskatchewan Cancer AgencyUniversity of Saskatchewan
Mots-clésAbirateroneMedicineAbiraterone acetateDocetaxelProstate cancerPharmacyInternal medicineCancerOncologyFamily medicineAndrogen deprivation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metastatic castration-resistant prostate cancer is now commonly treated with abiraterone, an orally administered chronic medication. Although abiraterone has certain advantages over docetaxel-based therapy, patients are now responsible for ensuring optimal adherence to their medication. To our knowledge, adherence to abiraterone in a real-world setting has never been described. The objective of the present study was to measure adherence to abiraterone among the first patients to receive the drug in Saskatchewan. Electronic pharmacy claims were obtained from the Saskatchewan Cancer Agency after removal of patient names and identifiers. All patients with at least 1 dispensation for abiraterone between August 2011 and October 2013 were eligible. The primary endpoint was the percentage of patients achieving optimal adherence at 6 months, defined as a medication possession ratio (mpr) of 80% or better. During the study period, 141 patients received abiraterone, among whom 86 could be followed for at least 6 months. Optimal adherence was achieved in 82.6% of patients (71 of 86) at 6 months, with 79.1% achieving a mpr of at least 90%. Of patients with available follow-up to 1 year, 81.6% (31 of 38) maintained optimal adherence during the entire period.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,493
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2015
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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