Real world treatment patterns and unmet needs of migraine preventive treatments in Japan: JMDC claims analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We evaluated real-world treatment patterns and unmet needs associated with migraine preventive medications in Japan following the introduction of calcitonin gene-related peptide monoclonal antibodies (CGRP mAbs), focusing on persistence, switching, and adherence rates. METHODS: = 3,280). Persistence was defined as continuous therapy without a 60-day or longer gap. Treatment patterns were evaluated at 3, 6, and 12 months post-initiation. RESULTS: Most patients were female (74.1% OMPMs, 78.1% CGRP mAbs), over half of childbearing age. For OMPM initiators, persistence rates declined from 49.7% at 3 months to 21.7% at 12 months, with antiepileptics showing highest persistence (27.0%). CGRP mAb initiators demonstrated higher initial persistence (85.6% at 3 months), declining to 36.5% at 12 months. 22.9% of OMPM and 19.7% of CGRP mAb patients switched by 12 months. Among OMPM switchers, only 20% switched to CGRP mAbs. Both cohorts had a high prevalence of comorbidities, including non-migraine headaches (approx. 50%), mental health disorders (26-31%), and sleep disorders (approx. 29%). CONCLUSION: Substantial unmet needs exist in migraine preventive treatment in Japan, as demonstrated by low 12-month persistence across all medication classes. Despite higher initial persistence, CGRP mAbs showed similar declining patterns over time, indicating most migraine patients do not remain on their index treatment and suggesting the need for additional options.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».