Scope of Outcomes in Trials and Observational Studies of Interventions Targeting Medication Adherence in Rheumatic Conditions: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Nonadherence to medications is common in rheumatic conditions and associated with increased morbidity. Heterogeneous outcome reporting by researchers compromises the synthesis of evidence of interventions targeting adherence. We aimed to assess the scope of outcomes in interventional studies of medication adherence. METHODS: We searched electronic databases to February 2019 for published randomized controlled trials and observational studies of interventions with the primary outcome of medication adherence including adults with any rheumatic condition, written in English. We extracted and analyzed all outcome domains and adherence measures with prespecified extraction and analysis protocols. RESULTS: Overall, 53 studies reported 71 outcome domains classified into adherence (1 domain), health outcomes (38 domains), and adherence-related factors (e.g., medication knowledge; 32 domains). We subdivided adherence into 3 phases: initiation (n = 13 studies, 25%), implementation (n = 32, 60%), persistence (n = 27, 51%), and phase unclear (n = 20, 38%). Thirty-seven different instruments reported adherence in 115 unique ways (this includes different adherence definitions and calculations, metric, and method of aggregation). Forty-one studies (77%) reported health outcomes. The most frequently reported were medication adverse events (n = 24, 45%), disease activity (n = 11, 21%), bone turnover markers/physical function/quality of life (each n = 10, 19%). Thirty-three studies (62%) reported adherence-related factors. The most frequently reported were medication beliefs (n = 8, 15%), illness perception/medication satisfaction/satisfaction with medication information (each n = 5, 9%), condition knowledge/medication knowledge/trust in doctor (each n = 3, 6%). CONCLUSION: The outcome domains and adherence measures in interventional studies targeting adherence are heterogeneous. Consensus on relevant outcomes will improve the comparison of different strategies to support medication adherence in rheumatology.
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 | 0,097 | 0,320 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| 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 ».