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Enregistrement W2997815914 · doi:10.1002/rth2.12296

Patient‐reported reasons for and predictors of noncompliance with compression stockings in a randomized trial of stockings to prevent postthrombotic syndrome

2019· article· en· W2997815914 sur OpenAlexafffund
Andrew Dawson, Arash Akaberi, J.‐P. Galanaud, David Morrison, Susan R. Kahn

Notice bibliographique

RevueResearch and Practice in Thrombosis and Haemostasis · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiagnosis and Treatment of Venous Diseases
Établissements canadiensMcGill UniversityHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoJewish General HospitalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth Research
Mots-clésCompression stockingsMedicineRandomized controlled trialPhysical therapySurgeryThrombosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Elastic compression stockings (ECSs) are used to treat symptoms of venous insufficiency. However, lack of patient compliance can limit their effectiveness. In a secondary analysis of the SOX Trial, a randomized trial of active vs. placebo ECSs worn for 2 years to prevent postthrombotic syndrome after deep vein thrombosis, we aimed to describe patient-reported reasons for nondaily use of ECS and to identify predictors of noncompliance during follow-up. METHODS: At each follow-up visit of the SOX Trial, patients were asked how many days per week they wore study stockings, and if not worn daily, to specify the reason(s). Reasons for nondaily use of ECSs were tabulated. Multiple logistic regression modeling was used to identify predictors of stocking noncompliance during follow-up (defined as use <3 days per week). RESULTS: Among the 776 patients who attended at least 1 follow-up visit, daily use of stockings at each visit was similar in the active and placebo ECS groups. Reasons for nondaily use of stockings was most frequently related to aversive aspects of stockings (~three-fourths of patients) and less often related to patient behaviors (~one-fourth of patients). In multivariate analyses, behavior-related and aversive aspect-related reasons for nondaily use of ECSs at the 1-month visit were significant predictors of noncompliance during follow-up (odds ratio [OR] = 4.41 [95% confidence interval, 2.12-9.17] and OR = 3.99 [2.62-6.08], respectively). CONCLUSIONS: Aversive aspects of ECSs and patient behaviors are important reasons for noncompliance. Improving the appeal and tolerability of ECS and education directed at modifying patient behaviors may improve compliance.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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