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Enregistrement W2796053080 · doi:10.1186/s13063-018-2565-z

Outcome Measures in Rheumatology - Interventions for medication Adherence (OMERACT-Adherence) Core Domain Set for Trials of Interventions for Medication Adherence in Rheumatology: 5 Phase Study Protocol

2018· review· en· W2796053080 sur OpenAlexaff
Ayano Kelly, Allison Tong, Kathleen Tymms, Lyn March, Jonathan C. Craig, Mary A. De Vera, Vicki Evans, Geraldine Hassett, Karine Toupin‐April, Bart J. F. van den Bemt, Armando Teixeira‐Pinto, Rieke Alten, Susan J. Bartlett, Willemina Campbell, Therese Dawson, Michael Gill, Renske C. F. Hebing, Alexa Meara, Robby Nieuwlaat, Yomei Shaw, Jasvinder A. Singh, María E. Suarez‐Almazor, Daniel Sumpton, Peter K. K. Wong, Robin Christensen, Dorcas Beaton, Maarten de Wit, Peter Tugwell

Notice bibliographique

RevueTrials · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalMcMaster UniversityInstitute for Work & HealthToronto Western HospitalUniversity of OttawaArthritis Research Centre of CanadaMcGill UniversityChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesArthritis AustraliaNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineRheumatologyPsychological interventionPhysical therapyInternal medicineClinical trialRandomized controlled trialRheumatoid arthritisAlternative medicineFamily medicineIntensive care medicinePsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Over the last 20 years, there have been marked improvements in the availability of effective medications for rheumatic conditions such as gout, osteoporosis and rheumatoid arthritis (RA), which have led to a reduction in disease flares and the risk of re-fracture in osteoporosis, and the slowing of disease progression in RA. However, medication adherence remains suboptimal, as treatment regimens can be complex and difficult to continue long term. Many trials have been conducted to improve adherence to medication. Core domains, which are the outcomes of most relevance to patients and clinicians, are a pivotal component of any trial. These core domains should be measured consistently, so that all relevant trials can be combined in systematic reviews and meta-analyses to reach conclusions that are more valid. Failure to do this severely limits the potential for trial-based evidence to inform decisions on how to support medication adherence. The Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) - Interventions for Medication Adherence study by the OMERACT-Adherence Group aims to develop a core domain set for interventions that aim to support medication adherence in rheumatology. METHODS/DESIGN: This OMERACT-Adherence study has five phases: (1) a systematic review to identify outcome domains that have been reported in interventions focused on supporting medication adherence in rheumatology; (2) semi-structured stakeholder interviews with patients and caregivers to determine their views on the core domains; (3) focus groups using the nominal group technique with patients and caregivers to identify and rank domains that are relevant to them, including the reasons for their choices; (4) an international three-round modified Delphi survey involving patients with diverse rheumatic conditions, caregivers, health professionals, researchers and other stakeholders to develop a preliminary core domain set; and (5) a stakeholder workshop with OMERACT members to review, vote on and reach a consensus on the core domain set for interventions to support medication adherence in rheumatology. DISCUSSION: Establishing a core domain set to be reported in all intervention studies undertaken to support patients with medication adherence will enhance the relevance and the impact of these results and improve the lives of people with rheumatic conditions.

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)0,074
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0740,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,010
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0090,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0550,012

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 Opus0,633
Tête enseignante GPT0,620
Écart entre enseignants0,014 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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