Methotrexate and Injectable Tumor Necrosis Factor-α Inhibitor Adherence and Persistence in Children with Rheumatic Diseases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To measure adherence and persistence with methotrexate (MTX) and injectable tumor necrosis factor-α (iTNF-α) inhibitors (etanercept, adalimumab) among children prescribed these medications by a rheumatologist. METHODS: Data were obtained from a US pharmacy benefits management firm. Children were included if they were < 18 years of age, had ≥ 1 prescription claim between January 2009 and December 2010 for MTX or an iTNF-α inhibitor that was prescribed by an adult or pediatric rheumatologist. The medication possession ratio (MPR) was calculated for each medication, with MPR ≥ 80% indicating good adherence. MPR were compared by route of administration, age, and by new users versus continuing users. Persistence was measured for new users of each medication from initiation until discontinuation, or for a maximum of 1 year. RESULTS: A total of 1964 children were included. The majority of children had MPR < 80%. Children taking subcutaneous MTX had the lowest mean MPR [46.9%; median 44.9%; interquartile range (IQR) 23%-69.6%] and the lowest persistence, with 26% of children continuing the medication at 1 year. Mean MPR was highest for iTNF-α (65.7%; median 70.1%; IQR 46%-89.3%), as was persistence, with 52% of children continuing the medication at 1 year. Children age < 13 years tended to have higher MPR, but this was statistically significant only for oral MTX (61.1% vs 54.9% in children age ≥ 13 yrs; p = 0.02). CONCLUSION: Adherence and persistence in this cohort varied by medication and route of administration. Both outcomes are important considerations for physicians prescribing these medications in routine clinical care and for the assessment of treatment effectiveness in the research setting.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».