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Enregistrement W2623758712 · doi:10.1371/journal.pone.0179089

Increasing medication adherence and income assistance access for first-episode psychosis patients

2017· article· en· W2623758712 sur OpenAlexafffundabout
Jason R. Randall, Dan Château, James M. Bolton, Mark Smith, Laurence Y. Katz, Elaine Burland, Carole Taylor, Nathan Nickel, Jennifer Enns, Alan Katz, Marni Brownell

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of ManitobaManitoba Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHeart and Stroke Foundation of CanadaMax Rady College of Medicine, University of ManitobaUniversity of ManitobaBrain and Behavior Research FoundationGovernment of Manitoba
Mots-clésMedicineHazard ratioPropensity score matchingAntipsychoticCohortOdds ratioAssertive community treatmentConfidence intervalPsychiatryPsychosisSchizophrenia (object-oriented programming)Internal medicineMental healthMental illness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Assertive community treatment for first-episode psychosis programs have been shown to improve symptoms and reduce service use. There is little or no evidence on whether these programs can increase access to income assistance and improve medication adherence in first episode psychosis patients. This research examines the impact of the Early Psychosis Prevention and Intervention Service (EPPIS) on these outcomes. METHODS: We extracted data on EPPIS patients held in the Data Repository at the Manitoba Centre for Health Policy. The Repository is a comprehensive collection of person-level de-identified administrative records, including data from Manitoba's health services. We compared income assistance use and antipsychotic medication adherence in EPPIS patients to a historical cohort matched on pattern of diagnosis. Confounders were adjusted through propensity-score weighting with asymmetrical trimming. Odds ratios (OR), hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals were calculated. RESULTS: We identified a matched sample of 244 patients and 449 controls. EPPIS patients had a higher rate of income assistance use during the program (67·4% vs. 38·7%; p< 0·0001). EPPIS patients were more likely to have been prescribed at least one antipsychotic medication than the control cohort, both during the program (OR = 15·05; 95%CI 10·81 to 20·94) and after the program ended (OR = 5·20; 95%CI: 4·50 to 6·02). Patients in EPPIS were also more likely to adhere to their medication during the program (OR = 4·71; 95%CI 3·75 to 5·92), and after the program (OR = 2·54; 95%CI 2·04 to 3·16). CONCLUSION: Enrolment in the EPPIS program was associated with increased adherence to antipsychotic medication treatment and improved uptake of income assistance.

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)0,005
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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