Suitability of Measures of Pharmacy-Based Medication Adherence for Routine Clinical Use Among Patients with Chronic Diseases: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To identify the suitability of pharmacy-based measures for determining medication adherence in routine clinical use. Methods: Data were obtained through PubMed and Scopus databases up to December 2023 without publication year restrictions. This review included English studies on assessing medication adherence for hypertension, hyperlipidemia, asthma, chronic obstructive pulmonary disease, and diabetes, using pharmacy databases and providing full-text access. We investigated evidence quality utilizing the Newcastle-Ottawa Scale for non-randomized studies (cohort, case-control, and cross-sectional) and the Risk of Bias Assessment Tool for Non-randomized Studies-2 and JADAD scales for quasi-experiments and randomized control trials, respectively. We determined validity characteristics (completeness, accuracy, reliability, objectivity, continuous adherence history, non-intrusiveness, sensitivity, and specificity) and applicability (cost-effectiveness, ease of use, and interpretability) to evaluate the suitability of pharmacy-based medication adherence measures in clinical settings. Results: This review retrieved 1513 studies, of which 74 met the inclusion criteria. All of the studies, which were published from 2000 to 2023 and mostly utilized a retrospective cohort design (n = 53), included 17.6 million patients. Of the 74 studies, 50 were conducted in the United States. Diabetes mellitus (n = 40) was the most prevalent disease, whereas the medication possession ratio (n = 46) and prescription days covered (n = 31) were the most prevalent pharmacy-based matrix. According to the results, 73 articles demonstrated validity characteristics, whereas 1 article lacked these characteristics. All 74 (100%) articles had applicability characteristics. Conclusion: This systematic review demonstrates that pharmacy-based measures possess valid characteristics, including comprehensive, accurate, objective, reliable, and continuously updated adherence history records. These measures are designed to minimize disruption while offering high sensitivity and specificity. Furthermore, they are characterized by their practicality, being cost-effective, easy to implement, and easy to interpret. These findings suggest that pharmacy-based measures are potentially suitable to assess medication adherence for routine clinical use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».