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Enregistrement W2515313589 · doi:10.1002/hep.28215

Poster Session 1: Practice Issues; Signal Transduction and Nuclear Receptors

2015· article· en· W2515313589 sur OpenAlexaff
Aisling Considine, Suman Verma, Kath Oakes, Kate Childs, Sarah Knighton, Andrew Ayers, Abid Suddle, Kosh Agarwal, Colina Yim, Cheryl Dale, Geri Hirsch, Jo‐Ann Ford, Caro- Lyn Klassen, Carolyn Klassen, Heather Johnson, Emily M. Graham, Michael A. Dunn, Kapil Chopra, Anna Moles, Jacqueline Butterworth, Jill V. Hunter, Ana M. Sánchez, Dina Tiniakos, Derek A. Mann, Fiona Oakley, Neil D. Perkins

Notice bibliographique

RevueHepatology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensRoche (Canada)Vancouver General HospitalLondon Health Sciences CentreCapital District Health AuthorityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)Signal transductionReceptorTransduction (biophysics)SIGNAL (programming language)Cell biologyNeuroscienceComputational biologyMedicinePsychologyBiologyComputer scienceInternal medicineBiophysicsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The advent of directly acting anti-virals (DAA) has led to simplified HCV regimens with increased efficacy rates and better tolerability.The high adherence seen in clinical trials may not translate to real life populations.Optimal adherence is critical to protect patients from treatment failure and resistance.Aim: To identify potential factors which may contribute to sub-optimal adherence in a population with decompensated cirrhosis.Methods: HCV patients eligible for access to a 12 week treatment regimen under a UK NHSE mandated access scheme were consented to complete a baseline questionnaire capturing data on sociodemographics, clinical status and perceptions of illness.Adherence assessments at treatment weeks 4, 8 and 12 with pill counts and a Morisky Medication Adherence Scale were undertaken.Suboptimal adherence (SA) was defined as any report or pill count which indicated a delayed (>2hrs) or missed dose of anti-viral.Descriptive statistic and multivariate regression methods were utilised for analysis.Results: 80% (n=47) of the cohort had reached SVR 12 and are included in the adherence analysis.85%received sofosbuvir/ledipasvir and 15% sofosbuvir with daclatasvir.All patients received ribavirin and had been attending specialist hepatology services for >12 months.43%(n=20) of patients demonstrated SA during their treatment.Multivariate analysis demonstrated that any non-attendance during treatment and a 'limited support network' predicted higher rates of SA (p<0.05).In the SA group, 80% were taking >3 medications (vs 74% in adherent group).The average MELD score was 15 in the SA group (vs 13 in adherent group).80% of SA was associated with symptoms secondary to disease stage not reflected by the MELD.SA secondary to side effects of therapy was not identified.85% of the SA group achieved SVR12.Failure to achieve SVR was seen in those with SA adherence at all assessment points (weeks 4, 8 and 12).Conclusions: Our initial results demonstrate that despite an intensive adherence focused multi-disciplinary approach, SA occurs in decompensated HCV cirrhotic patients.Acceptable SVR rates were achieved in this population.Further research is warranted to develop strategies which maximise adherence in all HCV populations.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,744

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0070,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2220,084

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,328 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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