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Enregistrement W2287906484 · doi:10.3899/jrheum.150414

Why Do Patients with Chronic Inflammatory Rheumatic Diseases Discontinue Their Biologics? An Assessment of Patients’ Adherence Using a Self-report Questionnaire

2016· article· en· W2287906484 sur OpenAlexvenueno aff
Anne-Laure Betegnie, Aurélie Gauchet, Audrey Lehmann, Laurent Grange, Matthieu Roustit, Magalie Baudrant, Pierrick Bedouch, Benoît Allenet

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsoriatic arthritisDiscontinuationRheumatoid arthritisAnkylosing spondylitisInternal medicineMedical historyPhysical therapyAdalimumabArthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Concerns have been raised about nonadherence behavior among patients with chronic inflammatory rheumatic diseases (CIRD) receiving biologics. This nonadherence may be caused by various factors. The main objective was to explain why patients discontinue their biologics of their own accord. METHODS: A quantitative and descriptive study was performed using a self-report questionnaire that was sent through the Internet to members of different patient associations. Sociodemographic data, medical and therapeutic history, management of biologic administration, previous experiences, and patients' beliefs and perceptions about treatment efficacy and side effects were studied to explain self-discontinuation (SD). RESULTS: A total of 581 patients answered the questionnaire between June 16, 2012, and July 4, 2012, including patients with ankylosing spondylitis (351/581, 60.4%), rheumatoid arthritis (196/581, 33.7%), psoriatic arthritis (30/581, 5.2%), and other CIRD (4/581, 0.7%). More than 1000 different biologics were described by the 581 patients, with a median of 2 lines per patient. Eighty-six patients discontinued their biologics of their own accord (14.8%). In a multivariate analysis, factors that were significantly related to SD were low level of pain, more than 1 line of biologics tried, self-administration of biologics, negative beliefs about the treatment, and a lack of medical and social support. CONCLUSION: Five predictive factors of this SD were identified, which should be assessed in routine with patients with CIRD receiving biologic treatment: pain, treatment history, self-administration of injections, negative beliefs about treatment, and a lack of perceived medical and social support.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,284
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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations52
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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