Targeted Coaching to Improve Osteoporosis Therapy Adherence: A Single Arm Variation of the C-STOP Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In this pre-planned variation of the Comparing Strategies Targeting Osteoporosis to Prevent Fractures After an Upper Extremity Fracture (C-STOP) trial, we investigated whether adherence-specific coaching by the case manager (CM) further improved the adherence and persistence rates compared to those seen in the C-STOP trial. METHODS: We conducted a prospective observational cohort study of community-dwelling adults 50 years or older who suffered an upper-extremity fracture and were not previously treated with osteoporosis medications, to assess whether a well-trained CM can partner with patients to improve adherence to and persistence with oral bisphosphonate intake. The primary outcome was adherence (taking > 80% of prescribed doses) to oral bisphosphonate intake at 12 months after study enrollment. Secondary outcomes included primary adherence to and 12-month persistence with oral bisphosphonate and calcium and vitamin D supplement intake at 12 months. RESULTS: The study cohort consisted of 84 participants, of which 30 were prescribed an oral bisphosphonate. Twenty-two (73.3%) started treatment within 3 months. The adherence rate at 12 months was 77.3%. The persistence rate at 12 months was 95.5%. Of those not prescribed an oral bisphosphonate, 62.8% were taking supplemental calcium and 93.0% were taking supplemental vitamin D at 12 months. Depression was a significant predictor of 12-month non-adherence (adjusted odds ratio, 9.8; 95% confidence interval, 1.2-81.5). CONCLUSIONS: Adherence-specific coaching by a CM did not further improve the level of medication adherence achieved in the original C-STOP study. Importantly, these results can inform adherence in future intervention studies.
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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 | 0,019 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».