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Enregistrement W3040348051 · doi:10.1155/2020/4315489

Self-Reported Nonadherence Predicts Changes of Medication after Discharge from Hospital in People with Parkinson’s Disease

2020· article· en· W3040348051 sur OpenAlexaboutno aff
Francis Feldmann, Hannah M. Zipprich, Otto W. Witte, Tino Prell

Notice bibliographique

RevueParkinson s Disease · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésMedical prescriptionMedicineMontreal Cognitive AssessmentMarital statusDiseaseDepression (economics)Rating scaleObservational studyLevodopaParkinson's diseasePhysical therapyInternal medicinePsychologyCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medication is often changed after hospital discharge in people with Parkinson's disease (PD). OBJECTIVE: This observational study aimed to describe changes in PD medication after discharge and explore their association with self-reported adherence and clinical parameters. METHODS: During hospitalisation sociodemographic characteristics, the Movement Disorder Society-sponsored revision of the Unified PD Rating Scale for motor function (MDS-UPDRS III), Hoehn and Yahr (H&Y) stage, levodopa equivalent daily dose (LEDD), Beck Depression Inventory II (BDI-II) score, Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score, nonmotor symptoms questionnaire (NMSQ), and Stendal Adherence to Medication Score (SAMS) were collected in 125 people with PD. A semistructured interview was conducted 1 month after discharge to determine the extent and reasons for medication changes. RESULTS: Thirty-eight patients (30.4%) changed their PD medication after discharge. Most changes (20.8%) were performed by physicians while 9.6% of patients changed their medication by themselves due to side effects, missing effect of the medication, missing knowledge about the indication, running out of medication, or nonspecific reason. This led to decreased doses while changes by physicians resulted in both increase and decrease of doses as well as new drug prescription. Patients without changes, patients with changes performed by them, and patients with changes performed by physicians did not differ in age, disease duration, MDS-UPDRS III, LEDD, NMSQ, MoCA, BDI-II, gender, marital status, or education. However, patients who themselves made the changes were more likely to be nonadherent according to baseline SAMS. Patients who made changes after discharge had higher SAMS modification and forgetting subscores than patients without changes or with changes made by physicians. CONCLUSION: Both intended and unintended nonadherence occur in patients who change medication after discharge. The use of an adherence questionnaire during inpatient treatment may help detect patients with higher risk of changing medication after discharge.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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