Measuring Medication Adherence in a Population-Based Asthma Administrative Pharmacy Database: A Systematic Review and Meta-Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited studies have systematically reviewed the literature to identify and compare the various database methods and optimal thresholds for measuring medication adherence specific to adolescents and adults with asthma. In the present study, we aim to identify the methods and optimal thresholds for measuring medication adherence in population-based pharmacy databases. METHODS: We searched PubMed, Embase, International Pharmaceutical Abstracts (IPA), Web of Science, Google Scholar, and grey literature from January 1, 1998, to March 16, 2021. Two independent reviewers screened the studies, extracted the data, and assessed the quality of the studies. A quantitative knowledge synthesis was employed. RESULTS: Thirty-eight (38) retrospective cohort studies were eligible. This review identified 20 methods for measuring medication adherence in adolescent and adult asthma administrative health records. Two measures namely the medication possession ratio (MPR) and proportion of days covered (PDC) were commonly reported in 87% of the literature included in this study. From the meta-analysis, asthma patients who achieved adherence threshold of "0.75-1.00" [OR: 0.56, 95% CI: 0.41 to 0.77] and ">0.5" [OR: 0.71, 95% CI: 0.54 to 0.94] were less likely to experience asthma exacerbation. CONCLUSION: Despite their limitations, the PDC and the MPR still remain the most common measures for assessing adherence in asthma pharmacy claim databases. The evidence synthesis showed that an adherence threshold of at least 0.75 is optimal for classifying adherent and non-adherent asthma patients.
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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 | 0,016 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle