Examining Why Patients With Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder Lack Adherence to Medication Over the Long-Term
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».