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Enregistrement W2565255210 · doi:10.1212/wnl.86.16_supplement.p3.037

Treatment Adherence, Persistence, and Compliance at 96 Weeks in MS Patients Using RebiSmart® for Injection of Interferon β-1a (P3.037)

2016· article· en· W2565255210 sur OpenAlexaff
Virginia Devonshire, Anthony Feinstein, Alan Gillett

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersistence (discontinuity)Compliance (psychology)MedicinePatient complianceInterferonInternal medicineImmunologyPsychologyEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: This multicenter, single-arm, observational, phase IV study evaluated 96-week treatment adherence, compliance, and persistence in adult RMS patients using RebiSmart® to self- administer IFN (44 μg TIW). Background: Efficacy of disease-modifying drugs (DMDs) for relapsing multiple sclerosis (RMS) can be limited by inconsistent dosing. RebiSmart® is the first electronic auto-injector for subcutaneous interferon β-1a (IFN) treatment of RMS. Methods: All injections were recorded in the electronic device log. Treatment adherence was calculated as 100 × the number of administered injections, divided by the expected number of injections in 96 weeks; compliance was calculated as 100 × the number of administered injections, divided by the number of injections per actual weeks on study. Exploratory logistic regression analyses assessed potential predictors of treatment adherence, persistence, and compliance at week 96. Results: 162 subjects were followed for ≤96 weeks. Mean (SD) adherence rate at week 96 was 69.5[percnt] (32.9[percnt]). This modest level of adherence reflected a sizeable discontinuation rate by week 96 (37.1[percnt]; 95[percnt] CI, 30.0[percnt] to 44.8[percnt]). However, in patients persisting on therapy, compliance at 96 weeks was 91.4[percnt] (12.1[percnt]). In logistic regression analyses, none of the factors examined (including baseline characteristics, disease history, injection anxiety, injection-site reactions, and flu-like symptoms) significantly predicted compliance at week 96. Conversely, age and time since last relapse each significantly predicted adherence and persistence. By week 96, 98[percnt] of subjects expressed a preference for continuing to use Rebismart®; the absence of a visible needle was judged the most important feature of the RebiSmart® injection system. Conclusions: RebiSmart® use is associated with high treatment compliance, as objectively assessed using electronic injection logs. Compliance was not significantly influenced by any patient, disease, or injection-experience factor examined.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,148
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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