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Enregistrement W3043144970 · doi:10.1186/s12883-020-01830-0

Real-world adherence to, and persistence with, once- and twice-daily oral disease-modifying drugs in patients with multiple sclerosis: a systematic review and meta-analysis

2020· review· en· W3043144970 sur OpenAlexaboutno aff
Jacqueline Nicholas, Natalie C. Edwards, Roger Edwards, Anna Dellarole, Megan Grosso, Amy Phillips

Notice bibliographique

RevueBMC Neurology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEMD SeronoMerck KGaA
Mots-clésMedicineMeta-analysisObservational studyConfidence intervalSystematic reviewMEDLINEPersistence (discontinuity)DiseaseInternal medicinePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nonadherence to disease-modifying drugs (DMDs) for multiple sclerosis (MS) is associated with poorer clinical outcomes, including higher rates of relapse and disease progression, and higher medical resource use. A systematic review and quantification of adherence and persistence with oral DMDs would help clarify the extent of nonadherence and nonpersistence in patients with MS to help prescribers make informed treatment plans and optimize patient care. The objectives were to: 1) conduct a systematic literature review to assess the availability and variability of oral DMD adherence and/or persistence rates across 'real-world' data sources; and 2) conduct meta-analyses of the rates of adherence and persistence for once- and twice-daily oral DMDs in patients with MS using real-world data. METHODS: A systematic review of studies published between January 2010 and April 2018 in the PubMed database was performed. Only studies assessing once- and twice-daily oral DMDs were available for inclusion in the analysis. Study quality was evaluated using a modified version of the Newcastle-Ottawa Scale, a tool for assessing quality of observational studies. The random effects model evaluated pooled summary estimates of nonadherence. RESULTS: From 510 abstracts, 31 studies comprising 16,398 patients with MS treated with daily oral DMDs were included. Overall 1-year mean medication possession ratio (MPR; n = 4 studies) was 83.3% (95% confidence interval [CI] 74.5-92.1%) and proportion of days covered (PDC; n = 4 studies) was 76.5% (95% CI 72.0-81.1%). Pooled 1-year MPR ≥80% adherence (n = 6) was 78.5% (95% CI 63.5-88.5%) and PDC ≥80% (n = 5 studies) was 71.8% (95% CI 59.1-81.9%). Pooled 1-year discontinuation (n = 20) was 25.4% (95% CI 21.6-29.7%). CONCLUSIONS: Approximately one in five patients with MS do not adhere to, and one in four discontinue, daily oral DMDs before 1 year. Opportunities to improve adherence and ultimately patient outcomes, such as patient education, medication support/reminders, simplified dosing regimens, and reducing administration or monitoring requirements, remain. Implementation of efforts to improve adherence are essential to improving care of patients with MS.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,044
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,135 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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