Facilitators and Barriers to Adherence in the Initiation Phase of Disease-modifying Antirheumatic Drug (DMARD) Use in Patients with Arthritis Who Recently Started Their First DMARD Treatment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore themes associated with adherence in the initiation phase for first-time use of disease-modifying antirheumatic drugs (DMARD) in patients with inflammatory arthritis using focus groups and individual interviews. METHODS: Thirty-three patients were interviewed in focus groups and individual interviews. Interviews were transcribed verbatim and imported into ATLAS.ti software (Scientific Software Development GmbH). Responses that included reasons for adherence or nonadherence in the initiation phase were extracted and coded by 2 coders separately. The 2 coders conferred until consensus on the codes was achieved. Codes were classified into overarching themes. RESULTS: Five themes emerged: (1) symptom severity, (2) experiences with medication, (3) perceptions about medication and the illness, (4) information about medication, and (5) communication style and trust in the rheumatologist. CONCLUSION: Perceptions about medication and the communication style with, and trust in, the rheumatologist were mentioned the most in relation to starting DMARD. The rheumatologist plays a crucial role in influencing adherence behavior by addressing perceptions about medication, providing information, and establishing trust in the treatment plan.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».