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Enregistrement W4225812617 · doi:10.2147/ppa.s350411

Patient Preferences for Attributes of Health Canada Approved Weight Loss Medications Among Adults Living with Obesity in Canada: A Qualitative Study

2022· article· en· W4225812617 sur OpenAlexaffabout
Jennifer Donnan, Rita Huang, Laurie Twells

Notice bibliographique

RevuePatient Preference and Adherence · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObesityWeight lossAlternative medicineFamily medicineGerontologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Obesity is a complex disease with negative impacts on physical and mental health. The treatment of obesity is an area where shared decision making and patient preferences play an important role. Recommendations surrounding weight loss medications are evolving and only recently, with the publication of the 2020 Canadian Obesity Management Clinical Guidelines, pharmacotherapy has become a recommended alternative for obesity management. Guidelines recommend three medications: orlistat, liraglutide, and naltrexone/bupropion. This study sought to identify medication attributes relevant to patients starting pharmacotherapy for weight management. Patients and Methods: Semi-structured focus groups and interviews were conducted with Canadian residents who were ≥ 18 years of age and were living with obesity (body mass index [BMI] ≥ 30kg/m 2 or ≥ 27kg/m 2 with adiposity-related complications). Sessions were conducted virtually, audio recorded, and transcribed. Two team members used a combination of inductive and deductive coding to independently code the data. A final coding template was agreed upon through discussion. Results: A total of 21 individuals participated (85.7% female, 76.2% ≥ 40 years of age) with the average BMI being 44.3 kg/m 2 . Participants touched upon many attributes which were categorized into five categories: 1) cost, 2) regimen, 3) side effects, 4) benefits, and 5) non-medication attributes. Cost of medications, lack of coverage by insurance companies, and stigma were identified as major barriers to accessing medications. There was consensus in the desire for a simple regimen, however there was heterogeneity among opinions on tolerability of side effects, desired benefits, and route of administration. Conclusion: This study identified attributes that influenced patient’s decisions when considering a new anti-obesity medication. Understanding these attributes can assist clinicians in shared decision-making. This study highlighted the stigma that is prevalent among providers and the need for education. Further research should be conducted to understand the tradeoffs patients in our study make between the identified attributes. Keywords: patient preferences, obesity, weight loss, anti-obesity medications, Canada

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil0,575

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0130,007
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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