Adherence to clozapine vs. other antipsychotics in schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Background To date, there have been no studies evaluating adherence to clozapine with electronic adherence monitoring (EAM) such as the Medication Event Monitoring System (MEMS ® ). Methods In outpatients with schizophrenia, we conducted a 3‐month prospective study investigating antipsychotic adherence with EAM (eCAP ® ). Participants were treated with different oral antipsychotics, including clozapine, and blind to EAM monitoring; all were on antipsychotic monotherapy administered once daily. Outcome measures included adherence rate, missed dose, and medication gap. Adherence trajectory patterns were also analyzed for clozapine vs. other antipsychotics collectively. Results A total of 111 patients were included in the study; 33 and 78 patients received clozapine or other antipsychotics, respectively. Adherence rates, defined as proportion of days that the subject took the medication at the prescribed time ± 3 h and proportion of subjects with ≥80% adherence, were numerically higher in patients receiving clozapine vs. other antipsychotics (72.0% vs. 65.1%, P = 0.10; 49.5% vs. 35.7%, P = 0.11, respectively). Along similar lines, some of the missed dose and medication gap outcomes were significantly better in patients receiving clozapine vs. other antipsychotics. Three adherence trajectory patterns were identified for both clozapine and other antipsychotics, with two shared by both groups (i.e., low adherence with a slight decrease over time; high and stable adherence). Conclusion Findings suggest that in patients with schizophrenia clozapine adherence is at least comparable, if not slightly better, compared with other antipsychotics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».