UK Patient Access to Low-Protein Prescription Foods in Phenylketonuria (PKU): An Uneasy Path
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Special low-protein foods are essential in the dietary treatment of phenylketonuria (PKU). In the UK, these are available on prescription through the General Practitioners (GPs) and distributed via nutritional home delivery companies or pharmacies. METHODS: A 58-item online non-validated semi-structured questionnaire was emailed to British Inherited Metabolic Disease Group (BIMDG) dietitians and dietetic support workers (DSW)/administrators working in PKU to ascertain the main system issues and errors with the supply of low-protein prescription foods (LPPF). RESULTS: = 40/80) of respondents reported patient/caregiver problems accessing LPPF at least weekly. The most common problems were unavailable products (82%), missing LPPF in deliveries (79%), and delayed deliveries (66%). For 64% of respondents, >25% of their patients had recurring problems accessing LPPF, and 69% of respondents spent ≥1 h/week and 11% >5 h/week correcting LPPF patient supply issues. The most common foods patients experienced supply issues with were bread (96%), pasta/rice (41%) and milk replacements (35%). This was associated with GP prescription errors (65%), LPPF prescriptions sent to incorrect dispensers/suppliers (60%), and manufacturer supply issues (54%). Problems with patients/caregivers included not ordering LPPF in a timely way (81%), not responding to messages from home delivery companies (73%) and poor understanding of the ordering process (70%). The majority (93%) of respondents reported that prescription issues impacted their patients' blood Phe control. Suggestions for improving access to LPPF included centralisation of the system to one supplier (76%) and apps for ordering LPPF (69%). CONCLUSIONS: The supply of LPPF for PKU in the UK is problematic; it may adversely affect the ability of patients to adhere to dietary management, and a review investigating patient access to LPPF is urgently required.
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».