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Enregistrement W2586964501 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjx002.801

P677 Impact of patient reported outcomes, coping strategies and psychosocial factors on medication adherence in inflammatory bowel disease

2017· article· en· W2586964501 sur OpenAlexaffabout
C.-Y. Chao, Carolyne Lemieux, Waqqas Afif, Alain Bitton, Gary Wild, Talat Bessissow

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychosocialInflammatory bowel diseaseAnxietyUlcerative colitisInternal medicineQuality of life (healthcare)DiseasePhysical therapyDepression (economics)Coping (psychology)Psychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Medication adherence is pivotal to the optimal management of inflammatory bowel disease (IBD) patients and this could be influenced by various patient related factors independent of disease course. This study aims to evaluate the impact of patient reported outcomes, coping strategies and psychosocial factors on adherence. Methods: We conducted a cross-sectional study on patients with Crohn's disease (CD) or ulcerative colitis (UC) at McGill IBD centre between September 2015 and March 2016. Patients were assessed for quality of life, disability and productivity using validated short IBD questionnaire (SIBDQ), IBD disability index (IBDDI) and work productivity assessment index (WPAI) respectively. Psychological assessment was performed using hospital anxiety and depression score (HADS). Brief COPE questionnaire were used for assessing coping strategies. Disease activity was determined by Harvey Bradshaw index (HBI >4) and partial Mayo score (PMS>2). Medication adherence was evaluated using the medication adherence questionnaire (poor adherence defined as MAQ>2) and the treating physician also independently provided their perception of individual patient adherence. Results were examined using descriptive and regression analysis. Results: 207 (144 CD/63 UC) patients, with median age of 39 (IQR 26) and 42.5% male, were included. 24.2% of patients had clinically active disease. 23.2% of patients were on immunomodulators and 52.7% on biologic therapy. Around one third of patients identified moderate to severe impairment on disability (31.3%), quality of life (33.3%) and productivity (29.1%); along with some degree of anxiety (32.9%) and depression (23.3%). Poor adherence was reported by 29.5% of patients and it is inadequately identified by treating physicians (r=0.19, p=0.009). Patients with poor quality of life, anxiety, depression and maladaptive coping behaviours were less likely to be adherent to therapy on univariate analysis (Table 1). Conversely adherence is associated with older age, biologic use, and marital status. Disease activity, duration, disability, education, employment and insurance status were not significantly associated with adherence. Age, marital status, biologic use and maladaptive behaviour remain significant on multi-variate analysis. Table 1. Medication adherence: Logistic regression analysis Conclusions: Selected patient characteristics and reported outcomes including age, biologic use, marital status and maladaptive behaviour may help to identify those patients at risk of medication non-adherence.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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