Differences in medication adherence by sex and organ type among adolescent and young adult solid organ transplant recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identification of differences in medication adherence by sex or organ type may help in planning interventions to optimize outcomes. We compared immunosuppressive medication adherence between males and females, and between kidney, liver and heart transplant recipients. METHODS: This multicenter study of prevalent kidney, liver and heart transplant recipients 14-25 years assessed adherence 3 times (0, 3, 6 months post-enrollment) with the BAASIS self-report tool. At each visit, participants were classified as adherent if they missed no doses in the prior 4 weeks and non-adherent otherwise. Adherence was also assessed using the coefficient of variation (CV) of tacrolimus trough levels; CV < 30% was classified as adherent. We used multivariable mixed effects logistic regression models adjusted for potential confounders to compare adherence by sex and by organ. RESULTS: Across all visits, males (n = 150, median age 20.4 years, IQR 17.2-23.3) had lower odds of self-reported adherence than females (n = 120, median age 19.8 years, IQR 17.1-22.7) (OR 0.41, 95% CI 0.21-0.80) but higher odds of adherence by tacrolimus CV (OR 2.50, 95% CI 1.30-4.82). No significant differences in adherence (by self-report or tacrolimus CV) were noted between the 184 kidney, 58 liver, and 28 heart recipients. CONCLUSION: Females show better self-reported adherence than males but greater variability in tacrolimus levels. Social desirability bias, more common in females than males, may contribute to better self-reported adherence among females. Higher tacrolimus variability among females may reflect biologic differences in tacrolimus metabolism between males and females rather than sex differences in adherence. There were no significant differences in adherence by organ type.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».