Adherence to Multiple Sclerosis Disease-Modifying Therapies in Ontario is Low
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVE: Differences in patient adherence to various disease-modifying drugs (DMDs) in the treatment of multiple sclerosis (MS) are not well understood. The goal of this study was to evaluate adherence of adult MS patients in Ontario with public drug plan coverage to various DMDs: intramuscular interferon beta-1a (i.m. IFNβ-1a, Avonex), subcutaneous interferon beta-1a (s.c. IFNβ-1a, Rebif), subcutaneous interferon beta-1b (IFNβ-1b, Betaseron) or glatiramer acetate (Copaxone). METHODS: In this retrospective cohort study, Ontario Public Drug Plan beneficiaries aged 15 or older who were newly treated with i.m. IFNβ-1a, s.c. IFNβ-1a, IFNβ-1b or glatiramer acetate between April 2006 and March 2008 were followed forward until treatment discontinuation, switch to another DMD or a maximum two year follow-up period. Cumulative persistence rates were analyzed by the Kaplan-Meier method. The proportion of patients reaching the study endpoints after the two year follow-up period was also calculated. RESULTS: Cumulative persistence rates for all four DMDs were similar over time (p=0.80), ranging from 73.6-79.1% at six months, 59.1-63.1% at one year and 41.5-47.4% at two years. After two years, the proportion of patients who had discontinued treatment, switched to another DMD or died was similar among DMDs (p=0.79, Fisher's exact test). Switching between DMD types was low and occurred in 3.4-6.5% of new DMD users. CONCLUSIONS: Adherence to DMDs in adult MS patients in Ontario is poor, which is consistent with previously reported adherence rates to MS DMDs in other regions. No significant differences in adherence exist between the DMDs evaluated in this study.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».