Quantifying adherence to growth hormone treatment: the easypod™ connect observational study (ECOS)
Notice bibliographique
Résumé
Recombinant human growth hormone (r-hGH) is indicated for pediatric patients with a variety of growth disorders. Until recently, analysis of adherence to treatment has been limited by recall bias and reliance on self-reporting. Accurate recorded data on r-hGH use can now be collected using the easypod™ auto-injector. The multinational easypod™ connect observational study (ECOS) was launched in 2010 to collect and analyze r-hGH dosing, clinical and auxological data from patients prescribed r-hGH via easypod™. Twelve countries are currently recruiting patients. The primary objective is to assess adherence in patients receiving r-hGH via easypod™. Secondary objectives include describing the impact of adherence on clinical outcomes and identifying adherence patterns. Data will be obtained from patients’ medical notes and uploaded from auto-injectors. Auxological parameters are collected, and prescribed dosing data recorded at clinic visits as per routine clinical practice. Annual adherence will be calculated (number of days the patient administered injections divided by the expected number of injection days over 1 year, as a percentage). Dose intensity (total amount of dose received divided by planned amount of dose over 1 year, as a percentage) will be analyzed. Adherence data will be correlated with clinical outcomes. An adherence pattern will also be developed based on patients’ age, sex, indication, self-injection, and time on treatment. The study will run until 2015, with yearly analyses, and will be overseen by a multinational scientific steering committee. With data from ECOS, it will be possible to accurately assess r-hGH treatment adherence in various growth disorders and explore its potential impact on growth. Ultimately, drivers of and barriers to treatment adherence will be identified, allowing appropriate support programs to be developed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».