A 2-hour Information Session and Patient Recall has Minimal Impact on Glaucoma-treatment Persistence in a Mature Practice
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To study the impact of a 2-hour information session and 3 patients' phone calls on patient persistence with glaucoma medication. PATIENTS AND METHODS: All patients with glaucoma treatment, part of a 27-year old solo glaucoma practice, were invited to attend the information session. Patients who attended the session (n=342) were contacted by phone 1, 4, 10 months later and regular use of drops was stressed. Patients were unaware of the study. We compared the persistence of the patients before and after attending the session, and their persistence to that of patients who did not attend (n=1187). Persistence with glaucoma medication was assessed by examination of data (2002 to 2007) from a provincial medical and drug insurance database. RESULTS: Patients attending the session had glaucoma for 10 years. They had a better persistence than those who did not attend (P<0.05). Their persistence remained the same 1 year after attending the session but tended to be improved in the first 180 days (P<0.076). During the study period, there was a 4% increase in overall persistence (P<0.05). This could be due to an increase in prostaglandins prescriptions and changes in β-blockers formulation. CONCLUSIONS: The information session and patient's recalls had a limited impact on patient persistence. This could be due to the selection of a population already persistent (78.9%). The results could have been different in less persistent patients and new patients. It could be different in another practice setting.
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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 | 0,004 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».