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Enregistrement W3201061561 · doi:10.1200/jco.2020.39.28_suppl.320

Technology interventions to support adherence to oral oncolytic agents: A systematic review and meta-analysis.

2021· review· en· W3201061561 sur OpenAlexaff
Pamela Ginex, Haya Waseem, Kapeena Sivakumaran, Sarah Lagler-Clark, Nicole R. Palmer, Tejanth Pasumarthi, Kristine B. LeFebvre, Gina DeGennaro, Paula Trahan Rieger, Rebecca L. Morgan

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionObservational studyCINAHLGrading (engineering)MEDLINERandomized controlled trialCochrane LibraryGuidelineMeta-analysisFamily medicineMedical physicsNursingInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

320 Background: The increase in patients receiving oral oncolytics requires oncology health care professionals to have processes and interventions that support patient adherence. Because adherence to oral oncolytics is a priority for achieving optimal outcomes, the ASCO QOPI Standards emphasize the need to assess for adherence at meaningful intervals as well as implement interventions to promote adherence. Technology-based interventions have the potential to assess and support adherence. The objective of this review is to evaluate the overall effect of any technology-based intervention, as well as compare the use of interactive technology rather than non-interactive technology to improve oral oncolytic adherence. This review will serve as the evidence base for a clinical practice guideline on oral oncolytic adherence. Methods: A medical librarian searched EMBASE, PubMed, and CINAHL for comparative studies published in English from January 2000 to May 2021. Two reviewers screened titles and abstracts, and eligible full text articles independently and in duplicate using Covidence. When possible, quantitative findings were pooled in a meta-analysis. Risk of bias assessment for randomized controlled trials was done using the Cochrane Collaboration risk-of-bias 2.0 tool and for observational studies, the ROBINS-I instrument was used. The certainty of evidence was assessed using the GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) approach. Results: Out of 663 studies, we identified 14 as eligible for analysis. Of the six RCTs (n = 737) that compared any technological intervention to no intervention, there was some heterogeneity across interventions (e.g., text messaging, mobile app, computer program) and reported outcome measures for adherence, including adherence rates, relative dose intensity (RDI), and number of weeks adherent. Patients using any technology rather than no technology may have higher adherence rates (MD: 8.81; 95% CI: 3.82, 13.81); however, there may be little effect on RDI (MD: -0.01; 95% CI: -0.04, 0.02) and number of weeks adherent (MD: -0.70; 95% CI: -1.96, 0.56), respectively. One RCT (n = 444) reported on adolescents receiving interactive and non-interactive interventions. There may be little effect on adherence rates among patients receiving interactive technology interventions rather than non-interactive education intervention (MD: 1.5; 95% CI, −0.2, 3.2). Conclusions: Better systems of oral oncolytic care are needed to support patients and their caregivers. Technology-based interventions may improve medication adherence in cancer patients on oral oncolytics; however, we are uncertain about the impact on other measure of adherence or the superiority of interactive rather than non-interactive technology interventions. Due to inconsistency in the evidence, additional research in this area is recommended.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0290,008
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,709
Tête enseignante GPT0,651
Écart entre enseignants0,059 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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