A Survey of Potentially Modifiable Patient-Level Factors Associated with Self-Report and Objectively Measured Adherence to Adjuvant Endocrine Therapies After Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Despite the efficacy of adjuvant endocrine therapy (AET) in reducing breast cancer recurrence and mortality, suboptimal AET adherence is common and hence an important clinical issue among breast cancer survivors. Delineating potentially modifiable patient-level factors associated with AET adherence may support the development of successful adherence-enhancing interventions. PATIENTS AND METHODS: The present study included 133 breast cancer survivors prescribed AET recruited from a cancer pharmacy. Women completed a baseline questionnaire examining psychosocial factors and self-reported adherence and consented to their prescription records being monitored for the proceeding 12 months to ascertain proportion of days covered (PDC), an objective measure of adherence. Regression analyses were used to identify the factors most strongly associated with both self-reported and objective adherence. Exploratory moderation analyses examined whether factors were differentially associated with adherence based on AET type (aromatase inhibitors or tamoxifen). RESULTS: Adherence was high in this sample (PDC over 12 months was 95%). Side effect severity was most strongly associated with self-reported adherence, followed by self-efficacy, and medication/healthcare system-related barriers. Medication/healthcare system-related barriers was the only factor that uniquely predicted objective adherence. Within medication/healthcare system-related barriers, fear of side effects was most strongly associated with both measures of adherence. There were no significant interactions between AET type and potentially modifiable factors in predicting self-reported or objective adherence. CONCLUSION: Side effects, reactions to side effects, and self-efficacy may represent modifiable targets through which AET adherence can be improved. Associations between potentially modifiable factors and adherence did not vary by AET type, despite distinct side-effect profiles.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».