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Enregistrement W2440529192 · doi:10.1016/j.jval.2015.09.2825

Review of Adherence Measures for use in Phase Iv Studies and Recommendations for a new Standardized Generic Measure

2015· article· en· W2440529192 sur OpenAlexaboutno aff
Colleen A. McHorney, Martin J. T. Reaney

Notice bibliographique

RevueValue in Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStandardizationReliability (semiconductor)MedicineContent validityQuarter (Canadian coin)Consistency (knowledge bases)Measure (data warehouse)PharmacyEvidence-based practiceClinical psychologyFamily medicinePsychologyPsychometricsAlternative medicineComputer scienceData miningArtificial intelligencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study reviews adherence metrics for Phase IV studies. We conducted a review of adherence metrics in the public domain. We critically appraised these metrics for use in Phase IV studies. We identified 70 unique self-report measures of adherence. One quarter (26%) were generic and the remaining were disease specific. Instrument length ranged from one to 78 items. One third (34%) only measured adherence behaviors, 37% only measured beliefs and attitudes, and 29% measured both. Just over one quarter (29%) were developed using a conceptual framework. One-fifth (21%) involved qualitative patient input during item generation or pretesting. Just over one-half (57%) had evidence of internal-consistency reliability, and far fewer had evidence of test-retest reliability (23%). One half (50%) had evidence of validity vis á vis other self-report measures, 23% vis á vis other adherence metrics, and 19% vis á vis clinical criteria. Few had evidence of predictive (24%) or postdictive (13%) validity. Few adherence measures have been developed with true patient-centerednesss. There has been no standardization of the content of adherence behaviors or beliefs. Instrument validation has been inconsistent in its breadth and depth. Because of the importance of medication adherence to payers, providers, pharmacies, and pharmaceutical companies, the time seems opportune to conceptualize, develop, and validate a generic adherence measure that can be used in Phase IV studies across different disease and patient groups. Standardization of content would allow for the assessment of adherence behaviors and beliefs between and across existing and novel therapies. There should be a minimum set of adherence concepts that apply across therapeutic areas. The new measure should be developed with patient input (concept elicitation) and verified as to its comprehension and relevance using cognitive debriefing. The scientific basis of medication adherence would be advanced through the development and validation of a standardized generic measure that assesses adherence behaviors and beliefs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,196
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,426
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1960,426
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,013
Bibliométrie0,0170,012
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,553
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,055 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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