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Enregistrement W3199423537 · doi:10.2147/ppa.s319087

A Survey of Potentially Modifiable Patient-Level Factors Associated with Self-Report and Objectively Measured Adherence to Adjuvant Endocrine Therapies After Breast Cancer

2021· article· en· W3199423537 sur OpenAlexafffund
Kirsti Toivonen, Linda E. Carlson, Joshua A. Rash, Tavis S. Campbell

Notice bibliographique

RevuePatient Preference and Adherence · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesKillam TrustsAlberta Cancer Foundation
Mots-clésMedicinePsychosocialBreast cancerTamoxifenPsychological interventionInternal medicinePharmacyMedical prescriptionCancerOncologyFamily medicinePsychiatryPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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