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Enregistrement W2074364271 · doi:10.2147/ppa.s4163

Medical management of primary open-angle glaucoma: Best practices associated with enhanced patient compliance and persistency

2008· article· en· W2074364271 sur OpenAlexaff
Sadhana V. Kulkarni, damji, Buys

Notice bibliographique

RevuePatient Preference and Adherence · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlaucomaIntensive care medicineDiseaseMEDLINEOpen angle glaucomaCompliance (psychology)Quality of life (healthcare)DosingCochrane LibraryDisease managementVisual impairmentBlindnessPhysical therapyOptometryAlternative medicineOphthalmologyPathologyPsychiatryInternal medicineNursingParkinson's disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Primary open angle glaucoma is a chronic optic neuropathy often requiring lifelong treatment. Patient compliance, adherence and persistence with therapy play a vital role in improved outcomes by reducing morbidity and the economic consequences that are associated with disease progression. A literature review including searches of The Cochrane Library, MEDLINE, PubMed, conference proceedings, and bibliographies of identified articles reveals the enormous public health burden in various populations due to the impact of glaucoma associated visual impairment on the overall quality of life eg, fear of blindness, inability to work in certain occupations, driving restrictions, motor vehicle accidents, falls, and general health status. Providing specific definitions for the frequently misunderstood terms "compliance, persistence and adherence" with reference to medication use is central not only for monitoring patients' drug dosing histories and clinical outcomes but also for subsequent research. In this review article, a summary of the advantages/disadvantages including cost-effectiveness of various medical approaches to glaucoma treatment, techniques employed for measuring patient compliance and actual patient preferences for therapy are outlined. We conclude by identifying the key barriers to ongoing treatment and suggest some best practices to enhance compliance and persistence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations49
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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