Perspectives of Patients with Multiple Sclerosis on Drug Treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients experience multiple sclerosis (MS) differently based on their disease type and other factors. This study aimed to explore the relative importance that patients with MS place on various attributes of MS drug therapies and to elucidate these patients' preferences regarding treatment characteristics such as administration, potential benefits, and side effects of the therapies. METHODS: Focus groups were conducted in Vancouver, Canada, with 23 adult patients with MS. Participants were interviewed in three groups based on disease category and MS treatment experience: treatment-naive, non-treatment-naive relapsing-remitting and non-treatment-naive progressive MS. RESULTS: Overall, the most important characteristics of MS drugs were effectiveness and side effects. As such, there is hesitancy about trying new-to-market drugs because the risks, benefits, and costs may not be well known. Participants valued stability in their treatment and generally did not want to take on the additional risk of trying a new drug if they felt that their current medication was providing benefit. Convenience and method of administration were secondary considerations that would generally be valued only if expected risks and benefits were considered equal or superior. CONCLUSIONS: This qualitative study shows that patients consider the impact and likelihood of benefits and side effects first and foremost when making drug treatment decisions and that other factors, such as convenience and method of administration, are of secondary concern.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».