Influence of patient perceptions and preferences for osteoporosis medication on adherence behavior in the Denosumab Adherence Preference Satisfaction study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aims to evaluate patient perceptions of subcutaneous denosumab or oral alendronate in postmenopausal women with or at risk for osteoporosis and how these perceptions influence adherence. METHODS: Postmenopausal women with low bone mass were randomized to denosumab 60 mg every 6 months for 1 year (treatment period 1 [TP1]) followed by alendronate 70 mg once weekly for 1 year (treatment period 2 [TP2]), or vice versa. Beliefs about Medicines Questionnaire data were collected at baseline and at 6, 12, 18, and 24 months; a necessity-concerns differential (NCD) was calculated for each time point. Logistic regression analyses were performed to evaluate the influences of baseline characteristics on nonadherence. RESULTS: Participants included 250 women (alendronate/denosumab, n = 124; denosumab/alendronate, n = 126). During TP1, the NCD at month 6 was higher with denosumab than with alendronate (P = 0.0076). In TP2, the NCD was higher for women switched to denosumab than for women switched to alendronate at 6 months (P = 0.0126) and 12 months (P = 0.4605). Denosumab was preferred to alendronate regardless of treatment sequence (P < 0.0001). Covariate analysis revealed that higher TP2 baseline necessity scores were associated with lower odds of nonadherence (P = 0.0055), whereas higher concerns about medication scores were associated with higher odds of nonadherence (P = 0.0247). Higher NCD scores were also associated with lower odds of nonadherence (P = 0.0015). CONCLUSIONS: Participants preferred denosumab to alendronate while on treatment and had more positive perceptions of denosumab than alendronate. These perceptions were associated with better adherence.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».