Adherence to oral hormonal therapy in advanced prostate cancer: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Orally administrated agents play a key role in the management of prostate cancer, providing a convenient and cost-effective treatment option for patients. However, they are also associated with adherence issues which can compromise therapeutic outcomes. This scoping review identifies and summarizes data on adherence to oral hormonal therapy in advanced prostate cancer and discusses associated factors and strategies for improving adherence. Methods: PubMed (inception to 27 January 2022) and conference databases (2020-2021) were searched to identify English language reports of real-world and clinical trial data on adherence to oral hormonal therapy in prostate cancer using the key search terms 'prostate cancer' AND 'adherence' AND 'oral therapy' OR respective aliases. Results: Most adherence outcome data were based on the use of androgen receptor pathway inhibitors in metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC). Self-reported and observer-reported adherence data were used. The most common observer-reported measure, medication possession ratio, showed that the vast majority of patients were in possession of their medication, although proportion of days covered and persistence rates were considerably lower, raising the question whether patients were consistently receiving their treatment. Study follow-up for adherence was generally around 6 months up to 1 year. Studies also indicate that persistence may drop further with longer follow-up, especially in the non-mCRPC setting, which may be a concern when years of therapy are required. Conclusions: Oral hormonal therapy plays an important role in the treatment of advanced prostate cancer. Data on adherence to oral hormonal therapies in prostate cancer were generally of low quality, with high heterogeneity and inconsistent reporting across studies. Short study follow-up for adherence and focus on medication possession rates may further limit relevance of available data, especially in settings that require long-term treatment. Additional research is required to comprehensively assess adherence.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».