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Enregistrement W4403378805 · doi:10.1186/s41687-024-00789-7

Psychometric evaluation of the Adelphi Adherence Questionnaire (ADAQ©) in adults with osteoarthritis

2024· article· en· W4403378805 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Patient-Reported Outcomes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWOMACConstruct validityMedicineOsteoarthritisPhysical therapyExploratory factor analysisConfirmatory factor analysisScale (ratio)Clinical psychologyPsychometricsPsychologyAlternative medicineStructural equation modelingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,299 · 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