Assessing Medication Adherence in Solid-Organ Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We sought to determine and compare the prevalence of nonadherence in lung, kidney, and liver transplant recipients, and identify potential risk factors for nonadherence. MATERIALS AND METHODS: This cross-sectional, single-center, retrospective cohort study, evaluated 225 outpatient lung, kidney, and liver transplant recipients' adherence to immunosuppressant medication. Based on immunosuppressant dosages and dispensing records, medication possession ratio (days of medication supplied/actual days) and gaps in prescription refills (> 30-day lapse between expected depletion of supply and next refill) were used as surrogate markers in assessing adherence for 2 years. Patients were adherent to their immunosuppressant medication regimens if their medication possession ratio was ≥ 80%. RESULTS: The mean age of the subjects was slightly greater than 50 years of age, and they were a median of 2.0, 1.3, and 1.1 years posttransplant at the start of data collection for lung, kidney, and liver recipients. Overall medication possession ratios were 95.4% ± 7.5%, 95.9% ± 7.6%, and 92.7% ± 12.3% in our lung, kidney, and liver recipients. Only 7.1% of patients had a medication possession ratio lower than 80%, which was the cutoff for nonadherence. No statistical analyses were performed to identify potential factors for nonadherence because of the small number of nonadherent patients. CONCLUSIONS: Immunosuppressant medication adherence at our center was high for all 3 organ cohorts, as measured by a medication possession ratio of 80% or better. Further study is needed to evaluate immunosuppressant adherence over time after transplant, and confirm the clinical factors that optimize adherence in high-risk patients.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».