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Enregistrement W3007442958 · doi:10.1093/jcag/gwz047.223

A224 THE MANITOBA LIVING WITH IBD STUDY: MEDICATION ADHERENCE AND MARS-5 VALIDATION

2020· article· en· W3007442958 sur OpenAlexaffabout
Judith Stone, Kelcie Witges, Leigh Anne Shafer, Laura E. Targownik, L M Lix, Clove Haviva, John R. Walker, Lesley A. Graff, Kathy Vagianos, Michael Sargent, Çharles N. Bernstein

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent and Pediatric Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedication adherenceLogistic regressionInternal medicineCohortDemographicsPopulationInflammatory bowel diseaseDiseasePhysical therapyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Medication non-adherence in IBD has previously been reported to be quite variable, ranging from 7 to 73%, and is considered to be an important contributor to disease flares. While there is currently no gold standard for medication adherence reporting in IBD, the Medication Adherence Reporting Scale 5 (MARS-5) has frequently been used in this population, but never validated. Aims This study aimed to analyze medication adherence rates in a cohort of persons with IBD in Manitoba, report predictors of medication non-adherence on self-reported symptoms, and validate the MARS-5 as a medication adherence tool. Methods 55 subjects were prospectively followed with biweekly online surveys in the Manitoba Living with IBD Study. Subjects not taking any medications for IBD or only taking as needed, missing adherence data and those lost to follow-up were excluded, leaving 112 subjects. Descriptive data on demographics, surgeries, IBD medications, medication adherence, and measures of disease activity utilizing IBDSI-SF scores were collected. Mean annual medication adherence percentage, IBDSI-SF(>14=active for Crohn’s,>13=active for UC) and MARS-5 scores were calculated. Logistic regression analysis was performed to determine variables associated with medication adherence and to validate the MARS-5. Results Mean age was 42.9 years (SD 12.8), with 71.4% being female. Crohn’s disease (CD) was diagnosed in 67.9%, with 37.5% having undergone at least one abdominal surgery. 70.5% of patients were on 2 or more IBD medications. Mean IBDSI score was 15.5 and mean MARS-5 score was 22.5. 20 (17.9%) patients reported a mean adherence of <90% across all medications- 18 were oral medication users, 1 was on an infusion biologic and 1 on subcutaneous adalimumab. 10 (9.8%) had adherence <80%, all of which were to oral medications. Multivariate regression analysis revealed only a diagnosis of Crohn’s disease (OR 4.62; 95% CI 1.37–15.7; p=0.014) to be a predictor of adherence. Disease activity as defined by IBDSI (OR 0.43, 95% CI 0.13–1.45; p=0.139) and fecal calprotectin >250ug/L (OR 1.04, 95% CI 0.35–3.11; p=0.724), age >55 (OR 2.37, 95% CI 0.65–8.65; p=0.476), female sex (OR 0.38, 95% CI 0.097–1.52; p=0.150) and stress (OR 0.67, 95% CI 0.19–2.32; p=0.498) were not shown to be predictors. MARS-5 was compared to percentage adherence, showing moderate correlation (Pearson r=0.46). Logistic regression analysis showed each additional MARS-5 point was associated with a 1.7 times greater odds of >90% adherence. Conclusions We report a highly adherent Manitoba IBD cohort. A diagnosis of CD was the only predicitor of adherence. MARS-5 showed moderate correlation with mean percentage adherence values, suggesting it is a valid assessment tool for determining medication adherence in an IBD population. Funding Agencies None

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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