MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2193488777 · doi:10.4088/jcp.14r09478

Examining Why Patients With Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder Lack Adherence to Medication Over the Long-Term

2015· review· en· W2193488777 sur OpenAlexaff
Elliot Frank, Cristina Ozon, Vinitha Nair, Karandeep Othee

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Psychiatry · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttention deficit hyperactivity disorderTerm (time)PsychiatryMedication adherenceAttention deficitAttention deficit disorderPsychologyMEDLINEMedicineClinical psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate the reasons why patients with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) adhere poorly to medications over the long term (≥ 1 year). DATA SOURCES: PubMed was reviewed for studies between 1997 and January 2015 citing the reasons for medication nonadherence using these main keywords: ADHD, amphetamine, methylphenidate, atomoxetine, guanfacine, clonidine, long term, and adverse effects. Non-English language articles were excluded as were those that had a follow-up of < 1 year. STUDY SELECTION: Of 1,137 entries, 41 published articles citing reasons for subject withdrawal from treatment were included. None were included for clonidine. DATA EXTRACTION: Similar reasons for drug or study withdrawal were grouped together for analysis using a normalized numerical average, while unique reasons were analyzed individually. RESULTS: Reasons for discontinuing Food and Drug Administration (FDA)-approved medication after 1 year included "own wish/remission/don't need" (19.9%; 95% CI, 9.0-30.80), "withdrew consent" (16.2%; 95% CI, 10.0-22.5), "adverse effects" (15.1%; 95% CI, 10.4-19.8) and "suboptimal effect" (14.6%; 95% CI, 8.5-20.6), with the most common adverse event being "reduction in weight/appetite" (19.2%; 95% CI, 5.1-33.4). Other important factors included age, long- versus short-acting medication, psychosocial stressors, and "stop feeling like him/herself" on medication. CONCLUSIONS: The reasons why patients do not adhere to stimulant medication remain poorly studied and understood, especially over the long term. Standardizing the way studies evaluate patients who stop treatment and including more qualitative measures should lead to better treatment outcome and adherence to medication over the long term.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Clinical PsychiatryMême sujetAttention Deficit Hyperactivity DisorderTravaux en français237 207