Prevalence of comorbidities with the potential to increase the risk of nonadherence to topical ocular hypotensive medication in patients with open-angle glaucoma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the prevalence of comorbidities that may limit or prevent adherence to topical ocular hypotensive therapy in patients with open-angle glaucoma (OAG). METHODS: The UK Clinical Practice Research Datalink (CPRD) database of primary and secondary care and prescription records was analyzed to identify patients with a first (index) diagnosis of OAG during 2016-2020. The primary care records of these patients were screened for diagnostic terms linked to prespecified (qualifying) comorbidities considered to have the potential to impact patients' ability to instill eye drops. The prevalence of each of 10 categories of qualifying comorbidity recorded within the period from 5 years before to 2 years after the index OAG diagnosis was analyzed. RESULTS: A total of 100,968 patients with OAG were included in the analysis. Among the patients in the OAG cohort, 13,962 (13.8%) were aged 40-54 years, 32,145 (31.8%) were aged 55-69 years, 42,042 (41.6%) were aged 70-84 years, and 12,819 (12.7%) were aged 85+ years. Within the OAG population, 82.7%, 14.6%, and 2.7% of patients had no category, one category, and two or more categories of qualifying comorbidity, respectively. Qualifying comorbidities were most common in older patients. The most prevalent qualifying comorbidities were categorized as degenerative, traumatic, or pathological central nervous system disorder disrupting cognitive function (5.2%), movement disorder (4.4%), and low vision (4.1%). The prevalence of arthropathies and injuries affecting upper limbs (including arthritis in the hands) was 2.4%. CONCLUSIONS: The presence of comorbidities should be considered when determining whether eye drops are suitable treatment for glaucoma. Neurodegenerative disease affecting cognition and memory, motor disease, and low vision are common comorbidities that may impact adherence to eye drops, and affected patients may benefit from non-drop treatment modalities.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».