Adherence and persistence to drug therapies for multiple sclerosis: A population-based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to estimate the prevalence and predictors of optimal adherence and persistence to the disease-modifying therapies (DMT) for multiple sclerosis (MS) in 3 Canadian provinces. METHODS: We used population-based administrative databases in British Columbia (BC), Saskatchewan, and Manitoba. All individuals receiving DMT (interferon-B-1b, interferon-B-1a, and glatiramer acetate) between 1-January-1996 and 31-December-2011 (BC), 31-March-2014 (Saskatchewan), or 31-March-2012 (Manitoba) were included. One-year adherence was estimated using the proportion of days covered (PDC). Persistence was defined as time to DMT discontinuation. Regression models were used to assess predictors of adherence and persistence; results were pooled using random effects meta-analysis. RESULTS: 4830 individuals were included. When results were combined, an estimated 76.4% (95% CI: 69.1-82.4%) of subjects exhibited optimal adherence (PDC ≥80%). Median time to discontinuation of the initial DMT was 1.9 years (95% CI: 1.6-2.1) in Manitoba, 2.8 years (95% CI: 2.5-3.0) in BC, and 4.0 years (95% CI: 3.5-4.6) in Saskatchewan. Age, sex and socioeconomic status were not associated with adherence or persistence. Individuals who had ≥4 physician visits during the year prior to the first DMT dispensation were more likely to exhibit optimal adherence compared to those with fewer (0-3) physician visits. CONCLUSIONS: We observed adherence that is higher than what has been reported for other chronic diseases, and other non-population-based MS cohorts. Closer examination as to why adherence appears to be relatively better in MS and how adherence influences disease outcomes could contribute to our understanding of MS, and prove useful in the management of other chronic diseases.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».