Adherence to interferon β-1a therapy using an electronic self-injector in multiple sclerosis: a multicentre, single-arm, observational, phase IV study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In a multicentre, single-arm, observational, phase IV study, we evaluated 24-week treatment adherence of relapsing multiple sclerosis (RMS) patients using an electronic auto-injection device (RebiSmart(®)) for subcutaneous injection of interferon (IFN) β-1a. METHODS: A total of 162 adult participants with RMS were enrolled into the study to use RebiSmart(®) to self-administer IFN β-1a 44 μg three times weekly for a maximum of 96 weeks. The number of administered injections was recorded in the electronic device log. Adherence to treatment was defined as the administration of ≥80% of expected injections. Cognitive impairment and injection anxiety were assessed via questionnaires. RESULTS: Overall, 91.8 and 82.9% of participants were adherent to treatment at weeks 12 and 24, respectively. By weeks 12 and 24, 8.2 and 13.9% of participants had discontinued treatment. There were no statistically significant differences in adherence rates at weeks 12 and 24 according to cognitive impairment status or injection anxiety. By week 24, 69.9% of participants were less fearful of injection than when they started the study. According to participant evaluations, the absence of a visible needle, comfort settings, and the calendar for tracking the injection schedule were all important features of the RebiSmart(®) injection system. At week 24, 99.3% of participants reported that they would like to continue using RebiSmart(®) as their injector. CONCLUSIONS: RebiSmart(®) use is associated with high treatment adherence, as objectively assessed using electronic injection logs. Future research should examine if RebiSmart(®) use improves long-term treatment outcomes in RMS. This study was registered with ClinicalTrials.gov as NCT01128075, on May 20, 2010.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».