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Enregistrement W2096114757 · doi:10.1345/aph.1e071

Self-Reported Morisky Score for Identifying Nonadherence with Cardiovascular Medications

2004· article· en· W2096114757 sur OpenAlexaff
Stephen Shalansky, Adrian R. Levy, Andrew Ignaszewski

Notice bibliographique

RevueAnnals of Pharmacotherapy · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical prescriptionMedication adherenceMultivariate analysisInternal medicineMEDLINEPhysical therapyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Morisky medication adherence scale is a commonly used adherence screening tool. It is composed of 4 yes/no questions about past medication use patterns and is thus quick and simple to use during drug history interviews. OBJECTIVE: To evaluate the use of the self-reported Morisky score as a screening tool for identifying patients who have been nonadherent with chronic cardiovascular medications. METHODS: Patients who had taken an angiotensin-converting enzyme inhibitor or lipid-lowering agent for at least 3 consecutive months were interviewed using a structured questionnaire including the Morisky scale. Nonadherence was defined as taking < 80% of chronic cardiovascular medications based on prescription refill data over the previous 14 months. RESULTS: Forty-nine of 377 (13%) patients were categorized as nonadherent; however, only 12 (3%) patients had Morisky scores suggesting a high likelihood of nonadherence (3 or 4). While the Morisky score was a significant independent predictor of nonadherence by multivariate analysis, there was no threshold score or individual question that yielded concurrent high sensitivity and positive predictive values (PPVs) for identifying nonadherent patients. The internal consistency of the questions was low (alpha 0.32), as were item-to-total score correlations, suggesting that the individual questions were not measuring the same attribute. CONCLUSIONS: Using the Morisky scale to identify patients who have been nonadherent with chronic cardiovascular medications may be reasonable in some settings; however, the threshold score would have to be chosen based on a trade-off between sensitivity and PPV. These results were likely influenced by the low rate of nonadherence in this cohort. Rewording the questions, increasing the number of questions, and the use of graded response options may improve consistency.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,207
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations214
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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