Patient perspectives on switching disease-modifying therapies in the NARCOMS registry
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
INTRODUCTION: The evolving landscape of disease-modifying therapies (DMTs) for multiple sclerosis raises important questions about why patients change DMTs. Physicians and patients could benefit from a better understanding of the reasons for switching therapy. PURPOSE: To investigate the reasons patients switch DMTs and identify characteristics associated with the decision to switch. METHOD: The North American Research Committee on Multiple Sclerosis (NARCOMS) Registry conducted a supplemental survey among registry participants responding to the 2011 update survey. The supplemental survey investigated reasons for switching DMT, origin of the discussion of DMT change, and which factors influenced the decision. Chi-square tests, Fisher's exact tests, and logistic regression were used for the analyses. RESULTS: Of the 691 eligible candidates, 308 responded and met the inclusion criteria (relapsing disease course, switched DMT after September 2010). The responders were 83.4% female, on average 52 years old, with a median (interquartile range) Patient-Determined Disease Steps score of 4 (2-5). The most recent prior therapy included first-line injectables (74.5%), infusions (18.1%), an oral DMT (3.4%), and other DMTs (4.0%). The discussion to switch DMT was initiated almost equally by physicians and participants. The primary reason for choosing the new DMT was based most frequently on physician's recommendation (24.5%) and patient perception of efficacy (13.7%). CONCLUSION: Participants frequently initiated the discussion regarding changing DMT, although physician recommendations regarding the specific therapy were still weighed highly. Long-term follow-up of these participants will provide valuable information on their disease trajectory, satisfaction with, and effectiveness of their new medication.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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