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Enregistrement W4282922020 · doi:10.1186/s13643-022-01971-y

What methods are used to study the association between medication adherence trajectories, estimated with the group-based trajectory modeling (GBTM) method, and health-related outcomes?—a protocol for a systematic review

2022· review· en· W4282922020 sur OpenAlexaff
Victoria Memoli, Giraud Ekanmian, Carlotta Lunghi, Anne‐Déborah Bouhnik, Sophie Lauzier, Line Guénette

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à RimouskiCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesThe Quebec Population Health Research Network
Organismes subventionnairesLigue Contre le Cancer
Mots-clésMedicineProtocol (science)TrajectoryAssociation (psychology)Medication adherenceSystematic reviewAlternative medicineMEDLINEInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The group-based trajectory modeling (GBTM) method is increasingly used in pharmacoepidemiologic studies to describe medication adherence trajectories over time. However, assessing the associations between these medication adherence trajectories and health-related outcomes remains challenging. The purpose of this review is to identify and systematically review the methods used to assess the association between medication adherence trajectories, estimated from the GBTM method, and health-related outcomes. METHODS: We will conduct a systematic review according to the recommendations of the Cochrane handbook for systematic reviews of interventions 6.2. Results will be reported following PRISMA 2020 (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses) recommendations. We will search in the following databases: PubMed, Embase, PsycINFO, Web of Science, CINAHL, and Cochrane Library. Two reviewers will independently select articles and extract data. Discrepancies at every step will be resolved through discussion, and consensus will be reached for all disagreed articles. A third reviewer will act as a referee if needed. We will produce tables to synthesize the modalities used to estimate medication adherence trajectories with GBTM. We will also synthesize the modalities used to assess the association between these medication adherence trajectories and health-related outcomes by identifying the types of health-related outcomes studied and how they are defined, the statistical models used, and how the medication adherence trajectories were used in these models, and the effect measure yield. We will also review the limitations and biases reported by the authors and their attempts to mitigate them. We will provide a narrative synthesis. DISCUSSION: This review will provide a thorough exploration of the strategies and methods used in medication adherence research to estimate the associations between medication adherence trajectories, estimated with GBTM, and the different health-related outcomes. It will represent the first crucial steps toward optimizing these methods in adherence studies. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: Prospero CRD42021213503 .

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)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,454
Tête enseignante GPT0,545
Écart entre enseignants0,091 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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