Medication Treatment Complexity and Adherence in Children with CKD
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The complexity of CKD management in children is increased by the number of comorbid conditions. This study assessed the prevalence of comorbidities in pediatric CKD and the frequency with which multiple comorbidities present together by assessing prevalent medication use by CKD stage and diagnosis and their association with clinical or sociodemographic factors. The association between number and frequency of dosing of medications prescribed and self-report of nonadherence was also assessed. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: In this cross-sectional analysis of the Chronic Kidney Disease in Children study, medication use at study entry grouped by indication was examined by CKD stage, diagnosis, age, race, ethnicity, income, and CKD duration. Multivariate adjusted predictors of medication use and clustering were examined. Nonadherence was assessed by self-report of missed medications in the past 7 days. RESULTS: The 558 eligible participants had a median age of 11 years and median GFR of 44 ml/min per 1.73 m(2); 62% of participants were male and 78% had nonglomerular kidney disease. The number of medications for treatment of CKD comorbidities increased with advanced CKD stage (2.5-fold for stages IV versus II; P<0.001) and glomerular disease (1.4-fold versus nonglomerular; P<0.001). Three distinct medication clusters were identified that corresponded to treatment of glomerular disease, advanced renal tubular dysfunction, and proteinuric complications, respectively. Nonadherence was associated with increased medication dosing frequency (administration >2 times/d; P<0.001) but not the number of medications. CONCLUSIONS: Medical therapy for children with CKD is complex and is affected by glomerular diagnosis, CKD stage, and medication frequency. The need for CKD-related medication treatment cannot be easily predicted by CKD staging alone. Poorer adherence was associated with increased medication frequency, but not with the number of medical problems needing treatment. Consolidating medical treatment and reducing medication frequency may improve adherence rates in children with CKD.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».