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Enregistrement W2050322688 · doi:10.1177/1352458514531348

Adherence in multiple sclerosis (ADAMS): Classification, relevance, and research needs. A meeting report

2014· article· en· W2050322688 sur OpenAlexaff
Christoph Heesen, Jared M. Bruce, Peter Feys, Jaume Sastre‐Garriga, Alessandra Solari, Lina Eliasson, Vicki Matthews, Bettina Hausmann, Amy Perrin Ross, Miho Asano, Kaisa Imonen-Charalambous, Sascha Köpke, Wendy Clyne, Paul Bissell

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthUniversity of MissouriPrinceton UniversityTeva Pharmaceutical IndustriesMultiple Sclerosis SocietyBiogen
Mots-clésPsychological interventionMedicineFocus groupMultiple sclerosisAlternative medicineSession (web analytics)Relevance (law)MEDLINEHealth careFamily medicinePsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adherence to medical interventions is a global problem. With an increasing amount of partially effective but expensive drug treatments adherence is increasingly relevant in multiple sclerosis (MS). Perceived lack of efficacy and side effects as well as neuropsychiatric factors such as forgetfulness, fatigue and depression are major determinants. However, research on adherence to behavioural interventions as part of rehabilitative interventions has only rarely been studied. METHODS: In a one-day meeting health researchers as well as patient representatives and other stakeholders discussed adherence issues in MS and developed a general draft research agenda within a focus group session. RESULTS: The focus group addressed four major areas: (1) focussing patients and their informal team; (2) studying health care professionals; (3) comparing practice across cultures; and (4) studying new adherence interventions. CONCLUSIONS: A focus on patient preferences as well as a non-judgmental discussion on adherence issues with patients should be at the core of adherence work.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,281
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,084 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations32
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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