Correlation Between Objective Habit Metrics and Objective Medication Adherence: Retrospective Study of 15,818 Participants From Clinical Studies
Notice bibliographique
Résumé
Background Medication adherence, or how patients take their medication as prescribed, is suboptimal worldwide. Improving medication-taking habit might be an effective way to improve medication adherence. However, habit is difficult to quantify, and conventional habit metrics are self-reported, with recognized limitations. Recently, several objective habit metrics have been proposed, based on objective medication-taking data. Objective We aim to explore the correlation between objective habit metrics and objective medication adherence on a large dataset. Methods The Medication Event Monitoring System Adherence Knowledge Center, a database of anonymized electronic medication intake data from ambulant participants enrolled in past clinical studies, was used as the data source. Electronic medication intake data from participants following a once-daily regimen and monitored for 14 days or more were used. Further, two objective habit metrics were computed from each participant’s medication intake history: (1) SD of the hour of intake, representing daily variability in the timing of medication intakes, and (2) weekly cross-correlation, representing weekly consistency in the timing of medication intakes. The implementation component of medication adherence was quantified using (1) the proportion of doses taken and (2) the proportion of correct days. Results A total of 15,818 participants met the criteria. These participants took part in 108 clinical studies mainly focused on treatments for hypertension (n=4737, 30%) and osteoporosis (n=3353, 21%). The SD of the hour of intake was significantly negatively correlated with the 2 objective adherence metrics: proportion of correct days (Spearman correlation coefficient, ρS=–0.62, P<.001) and proportion of doses taken (ρS=–0.09, P<.001). The weekly cross-correlation was significantly positively correlated with the 2 objective adherence metrics: proportion of correct days (ρS=0.55, P<.001) and proportion of doses taken (ρS=0.32, P<.001). A lower daily or weekly variability in the timing of medication intakes is thus associated with better medication adherence. However, no variability is not the norm, as only 3.6% of participants have 95% of their intakes in a 1-hour window. Among the numerous factors influencing medication adherence, habit strength is an important one as it explains over 30% of the variance in medication adherence. Conclusions Objective habit metrics are correlated to objective medication adherence. Such objective habit metrics can be used to monitor patients and identify those who may benefit from habit-building support.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».