Self-reported adherence, medication use, and switching patterns among individuals with Crohn's disease
Notice bibliographique
Résumé
Despite the importance of proper utilization of medication in the treatment of Crohn's disease (CD), the literature on these topics is sparse. This study will report the medication 1) adherence, 2) utilization, and 3) switching patterns among individuals with CD. The National Health and Wellness Survey, a nationally representative internet-based survey, was administered during the 4thquarter of 2009 to individuals aged 18 years or older. This analysis reports results for respondents with a physician diagnosis of CD. T-tests were performed to test for differences between groups. 778 individuals with CD completed the survey (63% female; average age = 46.2 years), and 74% of these individuals reported currently taking medications to treat CD. Individuals reported taking 5-aminosalicylates (5-ASAs) (40%), steroids (30%), immunomodulators (23%), biologics (21%), and antibiotics (13%). Overall, the mean number of current medications taken was 2. A significantly (P<0.05) higher number of current medications was reported for those with severe (2.7) or moderate (2.3) disease compared to those with mild disease (1.8). 84% of respondents reported taking medication according to their healthcare provider's exact instructions. When asked about their attitude towards medications, only 9% of respondents reported frequently switching medications. This differed by severity of disease with a significantly (p<0.05) higher percent of respondents with moderate (15%) or severe (14%) disease reporting frequently switching medication than those with mild (4%) disease. The mean number of times respondents indicated switching medication was 2.1, with significantly (P<0.05) more switches among those with severe (3.4) disease compared to those with mild (1.9) or moderate (2.2) disease. Overall, 33% of respondents stockpile corticosteroids. A significantly (p<0.05) higher percentage of individuals using biologic therapy (46%) reported stockpiling corticosteroids compared to those on immunomodulator (32%) or 5-ASAs (26%) therapy.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».