Evaluation of a Questionnaire to Assess Compliance with Anti‐asthma Medications
Notice bibliographique
Résumé
Compliance with anti-asthma medication is essential in controlling symptoms and exacerbations in patients with asthma. Unfortunately, not all patients adhere to their treatment regimen, and it is difficult for clinicians to estimate a patient's compliance, since there is no simple and accurate method currently available to assist in its assessment. The objective of this study was to assess the validity and accuracy of utilizing clinical information regarding a patient's prescription refill frequency, inhaler emptying rate, reported forgetfulness, and short-acting bronchodilator usage to predict daily, anti-inflammatory intake. A questionnaire based on the clinical information described above was administered verbally to asthma patients with varying disease severities. Patient responses were compared to the patient's own pharmacy records. Questions that correlated significantly with pharmacy records were subsequently fit into a multiple regression model. Out of 147 eligible participants, 70 completed the questionnaire and had comprehensive pharmacy data available. There was a significant correlation between daily anti-inflammatory intake as estimated by pharmacy records and daily anti-inflammatory intake as determined by inhaler emptying rate (p<0.05), reported forgetfulness (p<0.05), and short-acting bronchodilator usage (p<0.05). These items were fit into a multiple regression model, which was predictive of daily anti-inflammatory intake as determined by pharmacy records. The sensitivity and specificity of our regression model in detecting non-compliance was 44% and 86%, respectively. We conclude that by inquiring into a patient's inhaler emptying rate, reported forgetfulness, and short-acting bronchodilator usage, a clinician may be able to more accurately estimate a patient's daily intake of anti-inflammatory medication.
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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 | 0,011 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».