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Enregistrement W4386593535 · doi:10.1111/bjh.19099

Provider prescription of hydroxyurea in youth and adults with sickle cell disease: A review of prescription barriers and facilitators

2023· review· en· W4386593535 sur OpenAlexaff
Alex Pizzo, Jerlym S. Porter, Yvonne Carroll, Adam Burcheri, Matthew P. Smeltzer, Molly Beestrum, Chinonyelum Nwosu, Sherif M. Badawy, Jane S. Hankins, Lisa M. Klesges, Nicole M. Alberts

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Haematology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteAmerican Lebanese Syrian Associated CharitiesAmerican Society of Hematology
Mots-clésMedical prescriptionMedicineDemographicsFamily medicineDiseaseInclusion (mineral)MEDLINEInternal medicinePharmacologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sickle cell disease (SCD) is an inherited red blood cell disorder associated with frequent painful events and organ damage. Hydroxyurea (HU) is the recommended evidence-based treatment of SCD. However, among patients eligible for HU, prescription rates are low. Utilizing a scoping review approach, we summarized and synthesized relevant findings regarding provider barriers and facilitators to the prescription of HU in youth and adults with SCD and provided suggestions for future implementation strategies to improve prescription rates. Relevant databases were searched using specified search terms. Articles reporting provider barriers and/or facilitators to prescribing HU were included. A total of 10 studies met the inclusion criteria. Common barriers to the prescription of HU identified by providers included: doubts around patients' adherence to HU and their engaging in required testing, concerns about side effects, lack of knowledge, cost and patient concerns about side effects. Facilitators to the prescription of HU included beliefs in the effectiveness of HU, provider demographics and knowledge. Findings suggest significant provider biases exist, particularly in the form of negative perceptions towards patients' ability to adhere to taking HU and engaging in the required follow-up. Improving provider knowledge and attitudes towards HU and SCD may help improve low prescription rates.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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