Evaluation of psoriasis patients’ attitudes toward benefit–risk and therapeutic trade-offs in their choice of treatments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Treatment options for psoriasis offer trade-offs in terms of efficacy, convenience, and risk of adverse events. We evaluated patients' preferences with respect to benefit-risk in the treatment of psoriasis. METHODS: A discrete choice experiment was conducted in adults from the UK with moderate-to-severe psoriasis using an orthogonal design with 32 hypothetical choice sets. Participants were randomly assigned to one of two surveys with 16 choice sets. Patients' preferences were investigated with respect to the following attributes: reduction in body surface area affected by psoriasis, treatment administration (frequency and mode of delivery), short-term diarrhea or nausea risk, and 10-year risk of developing melanoma or nonmelanoma skin cancer, tuberculosis, or serious infections. A mixed effects logistic regression model generated relative preferences between treatment profiles. RESULTS: Participants (N=292) had a strong preference to avoid increased risk of melanoma or nonmelanoma skin cancer (odds ratio [OR]: 0.44 per 5% increased 10-year risk) and increased risks of tuberculosis and serious infections (both ORs: 0.73 per 5% increased 10-year risk) and preferred once-weekly to twice-daily tablets (OR: 0.76) and weekly (OR: 0.56) or fortnightly (OR: 0.65) injections. Participants preferred avoiding treatments that may cause diarrhea or nausea in the first 2 weeks (OR: 0.87 per 5% increase) and preferred treatments that effectively resolved plaque lesions (OR: 0.93 for each palm area still affected). CONCLUSION: All attributes were significant predictors of choice. Patients' preference research complements clinical trial data by providing insight regarding the relative weight of efficacy, tolerability, and other factors for patients when making treatment choices.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle