Measuring the influence of expectations, beliefs, and medication side effects on the risk for drug discontinuation among individuals starting new medications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives To measure the impact of beliefs, expectations, side effects, and their combined effects on the risk for medication non-persistence. Design A population-based questionnaire. Setting and Participants Individuals from Saskatchewan, Canada who started a new antihypertensive, cholesterol-lowering, or antihyperglycemic medication were surveyed about risk factors for non-persistence including: (a) beliefs measured by a composite score of three questions asking about the threat of the condition, importance of the drug, and harm of the drug; (b) incident side effects attributed to treatment; and (c) expectations for side effects before starting treatment. Descriptive statistics and logistic regression models were used to quantify the influence of these risk factors on the outcome of non-persistence. Odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) were estimated. Main Outcome Measure Self-reported medication non-persistence. Results Among 3,029 respondents, 5.9% (n=179) reported non-persistence within four months after starting the new drug. After adjustment for numerous covariates representing socio-demographics, healthcare providers, medication experiences and beliefs, both negative beliefs (OR 7.26, 95% CI: 4.98 to 10.59) and incident side effects (OR 8.00, 95% CI 5.49 to 11.68) were associated with the highest odds of non-persistence with no evidence of interaction. In contrast, expectations for side effects before starting treatment exhibited an important interaction with incident side effects following treatment initiation. Among respondents with incident side effects (n=741, 24.5%), the risk for early non-persistence was 11.5% if they indicated an expectation for side effects before starting the medication compared to 23.6% if they did not (adjusted OR 0.38, 95% CI 0.25 to 0.60). Conclusions Expectations for side effects may be a previously unrecognized but important marker of the probability to persist with treatment. A high percentage of new medication users appeared unprepared for the possibility of side effects from their new medication making them less resilient if side effects occur. What is already known on this topic Prior expectations for side effects are thought to increase the risk for nocebo effects and increase the risk for medication non-persistence. Medication non-persistence remains a major threat to patient outcomes. What this study adds Expectations for side effects from medications may be a previously unrecognized protective factor against non-persistence. A high percentage of new medication users appear unprepared for the possibility of side effects from their new medication making them less resilient if side effects occur.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».