The Rate of Adherence to Antiarthritis Medications and Associated Factors among Patients with Rheumatoid Arthritis: A Systematic Literature Review and Metaanalysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Reported adherence in rheumatoid arthritis (RA) varies widely (10.5-98.5%). Variability may result in part from different methods used to measure adherence. Our aims were to quantify adherence to antiarthritis medications for each method and to identify variability and associated factors. METHODS: The systematic literature review examined PubMed, the Cochrane central database, and article reference lists from 1970 to November 2014. Papers with medication adherence data (disease-modifying antirheumatic drugs, steroids, and nonsteroidal antiinflammatory drugs) in adult patients with RA or data on associated factors were included. Adherence rate was recorded for each method. Random-effect metaanalysis estimated adherence for different evaluation methods. RESULTS: Adherence rate was 66% (95% CI 0.58-0.75). There were no differences in adherence among different measurement methods (interview, questionnaires, etc.). Regression analysis showed that adherence decreases during followup. Among 100 possible factors potentially effecting adherence, 7 adherence-associated factors were found in at least 2 different studies. These were the use of infliximab compared with etanercept or methotrexate (MTX), use of MTX compared to sulfasalazine or to etanercept, belief in the necessity of the medications, older age, and white race. CONCLUSION: Overall adherence rate was 66%. We suggest that readers appraise adherence studies according to the medications evaluated, the validity of the method, and the scales and cutpoints.
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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 | 0,028 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».