Nursing Management of Gastrointestinal Adverse Events Associated With Delayed-Release Dimethyl Fumarate: A Global Delphi Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gastrointestinal (GI) adverse events (AEs) are commonly encountered with delayed-release dimethyl fumarate (DMF), an approved treatment for relapsing multiple sclerosis (MS). METHODS: Two hundred thirty-nine MS nurses from 7 countries were asked to complete a 2-round Delphi survey developed by a 7-member steering committee. Questions pertained to approaches for mitigating DMF-associated GI AEs. RESULTS: Ninety-six percent of nurses followed the label recommendation for DMF dose titration in round 1, but 77% titrated the DMF dose more slowly than recommended in round 2. Although 86% of nurses advised persons with relapsing forms of MS (PWMS) to take DMF with food, patients were not routinely informed of appropriate types of food to take with DMF. Most nurses recommended both pharmacologic and nonpharmacologic symptomatic therapies for PWMS who experienced GI AEs on DMF. Pharmacologic and nonpharmacologic symptomatic therapies were regarded as equally effective at keeping PWMS on DMF. In round 2, 58% of nurses stated that less than 10% of PWMS who temporarily discontinued DMF went on to permanently discontinue treatment. Sixty-six percent of nurses stated that less than 10% of PWMS permanently discontinued DMF because of GI AEs in the first 6 months of treatment in round 1. Most nurses agreed that patient education on potential DMF-associated GI AEs contributes to adherence. CONCLUSION: This first real-world nurse-focused assessment of approaches to caring for PWMS with DMF-associated GI AEs suggests that, with implementation of slow dose titration, symptomatic therapies, and educational consultations, most PWMS can remain on DMF and, when necessary after temporary discontinuation, successfully restart DMF.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle