P.013 Patient preferences for selection of preventive migraine therapies in Canada: results from a discrete choice experiment
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study assessed the importance of mode of administration relative to other treatment attributes when selecting a preventive migraine therapy. Methods: Cross-sectional study among Canadian adults diagnosed with migraine with ≥5 monthly migraine days and tried ≥2 prescription migraine treatments (any kind/duration). Preferences for treatments varying in the following attributes were evaluated via a discrete choice experiment: speed of efficacy (effective in 24hr/1wk/3mo), duration of efficacy (wears off never/1wk/2 wks before next dose), mode of administration (infusion/auto-injection/cranial injections), administration setting (clinic/home), and administration frequency (1mo/3mo). Attribute-level preference weights were estimated using Hierarchical Bayes modeling. Results: Of 200 respondents, 142 experienced episodic migraine and 58 experienced chronic migraine. Preference weights confirmed that respondents’ most preferred treatments were those that provided fast and long-lasting efficacy (effective in 24hr = 0.59; wears off never = 1.07) and were offered via infusion (0.58) or auto-injection (0.47) over intracranial injection (-1.04). Respondents reported being moderately willing to receive infusions in either a home or clinic setting (1-6 Likert scale from “not at all” to extremely” willing). Conclusions: Second to speed and duration of efficacy, respondents were most concerned with mode of administration when selecting their preferred migraine preventive, suggesting that physicians should consider patient preferences in treatment decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».