Quantitative analysis of multiple sclerosis patients’ preferences for drug treatment: a best–worst scaling study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With recent developments in drug therapy for multiple sclerosis (MS), new treatment options have become available presenting patients with complex treatment decisions. OBJECTIVES: The objective of this study was to elicit patients' preferences for different attributes of MS drug therapy. METHODS: A representative sample of patients with MS across Canada (n=189) participated in a best-worst scaling study to quantify preferences for different attributes of MS drug therapy, including delaying progression, improving symptoms, preventing relapse, minor side effects, rare but serious adverse events (SAEs), and route of administration. Conditional logit models were fitted to estimate the relative importance of each attribute in influencing patients' preferences. RESULTS: A latent-class analysis revealed heterogeneity of preferences across respondents, with preferences differing across five classes. The most important attributes of drug therapy were the avoidance of SAEs for three classes and the improvement of symptoms for two other classes. Only a smaller group of patients demonstrated a specific preference for avoiding SAEs, and route of administration. CONCLUSION: This study shows that preferences for drug therapy among patients with MS are different, some of which can be explained by experiences with their disease and treatment. These findings can help to inform the focus of interactions that healthcare practitioners have with patients with MS, as well as further drug development.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».