Use of tyrosine kinase inhibitor by patients with chronic myeloid leukemia at a public hematology institution in the state of Amazonas, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To evaluate the conditions of use of tyrosine kinase inhibitors and adherence by patients with chronic myeloid leukemia treated at a public hematology institution. Methods: This was an observational and cross-sectional study carried out from December 2015 to April 2016. Data collection was carried out through interviews with standardized questionnaires that assessed the socioeconomic and demographic profile, drug therapy and by the Morisky-Green test that assessed the green adherence. Patients over 18 years old who had been using one of the tyrosine kinase inhibitors for more than one month were included; imatinib, dasatinib or nilotinib and who signed the informed consert form, agreement to participate in study. Descriptive statistical analysis and chi-square test with Yates correction were performed. Results: 63 patients were interviewed, with a mean age of 50 years with a standard deviation of 15.95. being 60% men. As for knowledge about the aspects related to the use of inhibitors: 95.2% took at the right time, 93.7% did not use other medications concomitantly, 63.5% kept it in an appropriate place and 97% of the patients received prior guidance from the doctor about the use. As for information about treatment, 90.5% knew the purpose of taking the medication, 60% did not know the time of use, 83% did not know what would happen if they stopped taking it and 73% believed they could stop the treatment at some point. Adherence to treatment was identified 46% of patients. Conclusion: No statistically significant differences were found between having or not adherence, when compared with the studied variables.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».