Medication non-adherence in adult patients affected by inflammatory bowel disease: a critical review and update of the determining factors, consequences and possible interventions
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Achieving adherence to medications can be a serious challenge for patients affected by inflammatory bowel disease (IBD). Medical treatment is fundamental for inducing and maintaining remission, preventing flares and reducing the risk of colorectal cancer. Non-adherence may affect patients' quality of life resulting in unfavourable treatment outcomes, more hospitalizations and higher healthcare-related costs. Recognising and improving adherence is therefore a primary aim for the treatment of IBD. Areas covered: We critically discuss the current knowledge on medication non-adherence in adult patients affected by IBD, also mentioning a few issues concerning the paediatric and adolescent populations. In particular, we reviewed the literature focusing on the definition and detection of non-adherence, on its extent and on the possible non-modifiable and modifiable factors involved (patient-centred, therapy-related, disease-related and physician-related). Furthermore, we analysed the interventional studies performed so far. The literature review was conducted through PubMed addressing medication non-adherence in IBD, using the keywords 'adherence' and related terms and 'IBD, ulcerative colitis or Crohn's disease'. Expert commentary: Adherence to therapy for IBD is a complex yet fundamental issue that cannot be solved by addressing a single aspect only. Future studies should focus on patient-tailored and multidimensional interventions.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».