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Enregistrement W2963700959 · doi:10.1002/acr.24032

Patient and Caregiver Priorities for Medication Adherence in Gout, Osteoporosis, and Rheumatoid Arthritis: Nominal Group Technique

2019· article· en· W2963700959 sur OpenAlexaff
Ayano Kelly, Kathleen Tymms, Maarten de Wit, Susan J. Bartlett, Marita Cross, Therese Dawson, Mary A. De Vera, Vicki Evans, Michael Gill, Geraldine Hassett, Irwin Lim, Karine Manera, Gabor Major, Lyn March, Sean O’Neill, Marieke Voshaar, Premarani Sinnathurai, Daniel Sumpton, Armando Teixeira‐Pinto, Peter Tugwell, Bart J. F. van den Bemt, Allison Tong

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensUniversity of OttawaResearch CanadaUniversity of British ColumbiaMcGill University
Organismes subventionnairesArthritis Australia
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisFamily medicineFocus groupMedication adherencePhysical therapyOsteoporosisGoutQualitative researchInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study aimed to identify and prioritize factors important to patients and caregivers with regard to medication adherence in gout, osteoporosis (OP), and rheumatoid arthritis (RA) and to describe the reasons for their decisions. METHODS: Patients with gout, OP, and RA and their caregivers, purposively sampled from 5 rheumatology clinics in Australia, identified and ranked factors that they considered important for medication adherence using nominal group technique and discussed their decisions. An importance score (IS; scale 0-1) was calculated, and qualitative data were analyzed thematically. RESULTS: From 14 focus groups, 82 participants (67 patients and 15 caregivers) identified 49 factors. The top 5 factors based on the ranking of all participants were trust in doctor (IS 0.46), medication effectiveness (IS 0.31), doctor's knowledge (IS 0.25), side effects (IS 0.23), and medication-taking routine (IS 0.13). The order of the ranking varied by participant groupings, with patients ranking "trust in doctor" the highest, while caregivers ranked "side effects" the highest. The 5 themes reflecting the reasons for factors influencing adherence were as follows: motivation and certainty in supportive individualized care; living well and restoring function; fear of toxicity and cumulative harm; seeking control and involvement; and unnecessarily difficult and inaccessible. CONCLUSION: Factors related to the doctor, medication properties, and patients' medication knowledge and routine were important for adherence. Strengthening doctor-patient trust and partnership, managing side effects, and empowering patients with knowledge and skills for taking medication could enhance medication adherence in patients 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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeQualitatif
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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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