Why Do Patients With Gout Not Take Allopurinol?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objectives of this study were to examine the reasons patients give for nonadherence to allopurinol and to examine differences in intentional nonadherence for patients who did and did not achieve serum urate (SU) levels at treatment target. METHODS: Sixty-nine men with gout attending rheumatology clinics, all prescribed allopurinol for ≥ 6 months, completed the Intentional Non-Adherence Scale (INAS). Differences in the types of intentional nonadherence were analyzed between those who did and did not achieve SU at treatment target (< 0.36 mmol/L, 6 mg/dL). RESULTS: The most frequently endorsed reasons for not taking their urate-lowering therapies (ULT) were because participants wanted to lead a normal life (23%) or think of themselves as a healthy person again (20%). Patients also reported not taking allopurinol as a way of testing if they really needed it (22%). Participants with SU above target endorsed significantly more INAS items as reasons for not taking their medication, had more medicine-related concerns, and were more likely to give Testing treatment as a reason for nonadherence. Participants who were younger, single, and non-New Zealand European also endorsed more reasons for not taking their allopurinol. CONCLUSION: The major reasons behind the patient's decision not to take allopurinol relate to the desire to lead a normal life and the strategy of testing the treatment to see if they could reduce the dose without getting symptoms. These results provide some potentially modifiable targets for adherence interventions and some recommendations to clinicians about how to reframe ULT for patients in order to improve adherence.
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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 | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».