A Qualitative Study to Explore Patient Perspectives of Prophylactic Treatment with OnabotulinumtoxinA for Chronic Migraine
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: OnabotulinumtoxinA (OBT-A) is one of the most studied prophylactic treatments for chronic migraine. Large clinical trials, and now real-world studies, continue to provide evidence to support the use of OBT-A as an effective treatment to manage chronic migraine. The objective of this study was to explore patient experience and perception of prophylactic treatment with OBT-A for chronic migraine. METHODS: Data were collected using semi-structured interviews using open-ended questions to uncover rich descriptive data on patient experiences. Interviews were transcribed and analysed using NVivo data analysis software to code and identify themes across the dataset. Three patient groups were included in the analysis: (1) patients who were receiving continued OBT-A treatment; (2) patients who discontinued OBT-A treatment; (3) patients who were recommended for OBT-A treatment but did not proceed. RESULTS: For patients who received at least one OBT-A treatment, four main themes emerged, which described patients' expectations, experiences, and feelings towards their treatment decisions. Two main themes emerged that were common to patients, who had discontinued their treatment and those, who were recommended for OBT-A treatment but did not proceed, which were identified as potential barriers to initiate or continue prophylactic treatment with OBT-A. CONCLUSION: Understanding patients' perspective is an important part of clinical practice and may impact on decision-making. Qualitative data can provide a more holistic view of patient care and treatment insights that may not be evaluated during a clinical trial. This study revealed potential barriers to treatment that can inform future policy and practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».