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Enregistrement W4214873188 · doi:10.2147/ppa.s347713

Drivers of and Barriers to Adherence to Neovascular Age-Related Macular Degeneration and Diabetic Macular Edema Treatment Management Plans: A Multi-National Qualitative Study

2022· article· en· W4214873188 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePatient Preference and Adherence · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesF. Hoffmann-La Roche
Mots-clésTolerabilityDiabetic macular edemaMacular degenerationQualitative researchDiabetes mellitusDiabetic retinopathyMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Neovascular age-related macular degeneration (nAMD) and diabetic macular edema (DME) patients treated with intravitreally injected anti-vascular endothelial growth factor (anti-VEGF) monotherapies achieve lower vision improvements compared with patients in clinical trials. This qualitative research study aimed to better understand the real-world anti-VEGF treatment experience from nAMD and DME patients', caregivers', and retina specialists' perspectives. Methods: One-time, semi-structured, individual interviews were conducted with adult patients with nAMD or DME treated with anti-VEGF injections for ≥12 months, their caregivers, and experienced retina specialists. Interview transcripts were analyzed qualitatively using a thematic analysis approach. Results: A total of 49 nAMD and 46 DME patients, 47 nAMD and 33 DME caregivers, and 62 retina specialists were interviewed in the USA, Canada, France, Germany, Italy and Spain. Most (79%) patients and caregivers reported disruptions to their routine on the day before, the day of, or the day after anti-VEGF injection. Seven nAMD patients (14%) and 14 DME patients (30%) reported having missed an injection visit. The most frequently reported driver for adherence for patients was the doctor-patient relationship (n=66, 70%), whereas for caregivers, it was the ease of booking an appointment (n=25, 32%). Retina specialists reported patient education on the treatment (n=28, 45%) as the most important driver. Treatment barriers could be grouped into four categories: tolerability, clinical factors, logistical parameters and human factors. The most frequently reported barrier to adherence for patients and caregivers was related to side effects (pain/discomfort/irritation: n=63, 67% of patients; n=52, 66% of caregivers), whereas for retina specialists it was logistical parameters (travel logistics: n=44, 71%). Conclusion: This study highlights the importance of the doctor-patient relationship and patient education as key drivers, and treatment tolerability and logistics as key barriers to treatment adherence. Improved doctor-patient relationship/communication and patient education together with new therapies offering convenience, long-acting effectiveness, and better tolerability may improve treatment adherence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations55
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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