Adherence Rates and Associations with Nonadherence in Patients with Rheumatoid Arthritis Using Disease Modifying Antirheumatic Drugs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Nonadherence in patients with rheumatoid arthritis (RA) using disease modifying antirheumatic drugs (DMARD) may result in unnecessarily high levels of disease activity and function loss. The aim of this descriptive study was to assess adherence rates with self-report measures in a large random population, and to identify potential risk factors for nonadherence. METHODS: A randomly selected sample of 228 patients with RA using DMARD was invited for a standardised interview. For each medicine, the patients were asked about adherence, consumption and perceived (side) effects. After the interview, the patients received self-report questionnaires to assess adherence [Compliance Questionnaire on Rheumatology (CQR) and the Medication Adherence Scale (MARS)], coping, beliefs about medicines, satisfaction about medicine information, and physical functioning. Subsequently, associations between adherence and demographics, clinical characteristics, and patient attitudes were examined. RESULTS: Depending on the instrument used, 68% (CQR) and 60% (MARS) of the patients were adherent to DMARD. Nonadherence was not associated with demographic and clinical characteristics, satisfaction about information, medication concerns, and coping styles. The disease duration, the number of perceived side-effects, and beliefs about the necessity of the medicine were weakly associated with adherence. CONCLUSION: In this large study with a random RA population, 32%-40% of the patients did not adhere to their DMARD prescription. As none of the possible risk factors was strongly related to adherence, no general risk factor seems to be powerful enough as a possible screening tool or target for adherence-improving interventions. This implies that nonadherence barriers should be assessed on an individual basis.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».