Psychometric evaluation of the Adelphi Adherence Questionnaire (ADAQ©) in adults with osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medication non-adherence is a common issue in chronic illness. The World Health Organization has recognized a need for a valid and reliable method of measuring adherence to understand and mitigate non-adherence. This study aimed to psychometrically evaluate the English version of the Adelphi Adherence Questionnaire (ADAQ©), a questionnaire designed to assess patient-reported medication adherence across multiple therapy areas, in patients with Osteoarthritis (OA). METHODOLOGY: Data from the Adelphi OA Disease Specific Programme™, a survey of physicians and their consulting adult patients with OA conducted in the United States, November 2020 to March 2021, was used to assess the psychometric properties of the ADAQ. Patients completed the ADAQ, Adherence to Refills and Medication Scale (ARMS), Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC), and EQ-5D-3L. The measurement model of the 13-item ADAQ was assessed and refined using latent variable modelling (Multiple Indicator Multiple Cause, confirmatory and exploratory factor analyses, item response theory, Mokken scaling, and bifactor analyses). Correlational analyses (Spearman's rank and polyserial as appropriate) with ARMS, WOMAC, and EQ-5D-3L scores assessed construct validity. Anchor- and distribution-based analyses were performed to estimate between-group clinically important differences (CID). RESULTS: Overall, 723 patients were included in this analysis (54.5% female, 69.0% aged ≥ 60). Latent variable modelling indicated a unidimensional reflective model was appropriate, with a bifactor model confirming an 11-item essentially unidimensional score. Items 12 and 13 were excluded from scoring as they measured a different concept. The ADAQ had high internal reliability with omega hierarchical and Cronbach's alpha coefficients of 0.89 and 0.97, respectively. Convergent validity was supported by moderate correlations with items of the ARMS, and physician-reported adherence and compliance. Mean differences in ADAQ score between high and low adherence groups yielded CID estimates between 0.49 and 1.05 points, with a correlation-weighted average of 0.81 points. CONCLUSION: This scoring model showed strong construct validity and internal consistency reliability when assessing medication adherence in OA. Future work should focus on confirming validity across a range of disease areas.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».