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Enregistrement W3181817170 · doi:10.1186/s41927-021-00193-4

Researchers’ perspectives on methodological challenges and outcomes selection in interventional studies targeting medication adherence in rheumatic diseases: an OMERACT-adherence study

2021· article· en· W3181817170 sur OpenAlexafffund
Shahrzad Salmasi, Ayano Kelly, Susan J. Bartlett, Maarten de Wit, Lyn March, Allison Tong, Peter Tugwell, Kathleen Tymms, Suzanne Verstappen, Mary A. De Vera

Notice bibliographique

RevueBMC Rheumatology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensArthritis Research Centre of CanadaCentre for Advancing Health OutcomesMcGill University Health CentreUniversity of OttawaResearch CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BC
Mots-clésPsychological interventionMedicineThematic analysisIntervention (counseling)Qualitative researchConsistency (knowledge bases)Alternative medicineMEDLINEMedical educationFamily medicineNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research on adherence interventions in rheumatology is limited by methodological issues, particularly heterogeneous outcomes. We aimed to describe researchers' experiences with conducting interventional studies targeting medication adherence in rheumatology and their perspectives on establishing core outcomes. METHODS: Semi-structured interviews using audio conference were conducted with researchers who had conducted an adherence study of any design in the past 10 years. Data collection and thematic analysis were performed iteratively, until saturation. RESULTS: We interviewed 13 researchers, most of whom worked in academia and specialized in epidemiology and/or health services research. We identified three themes: 1) improving measurement of adherence (considering all phases of adherence, using appropriate and relevant measures, and establishing clinically meaningful thresholds); 2) challenges in designing and appraising adherence intervention studies (considering the confusion over a plethora of outcomes, difficulties with powering studies to demonstrate meaningful changes, and suboptimal descriptions of adherence interventions in published studies); and 3) advancing outcome assessment in adherence intervention studies (capturing rationale for developing a core domain set as well as recommendations and anticipated challenges by participants). CONCLUSIONS: Uniquely gathering perspectives from international adherence researchers, our findings led to researcher-informed recommendations for improving adherence research including specifying the targeted adherence phase in designing interventions and studies and providing a glossary of terms to promote consistency in reporting. We also identified recommendations for developing a core domain set for interventional studies targeting medication adherence including involvement of patients, clinicians, and other stakeholders and methodological and practical considerations to establish rigor and support uptake.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,281
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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