Patient preferences for the benefits and risks of insomnia medication in a clinical trial and real-world setting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The PAtient preferences stUdy in inSomnia (PAUSe) sub-study used a discrete choice experiment (DCE) to assess treatment preferences in patients with chronic insomnia who participated in randomized, placebo-controlled trials (NCT03545191 or NCT03575104). We conducted a replication study (PAUSe II), including real-world patients with self-reported insomnia who were recruited via online panels. Methods The DCE required patients to choose between insomnia treatments with different attributes. The aim of the study was to assess preferences for insomnia treatment in the real-world population versus trial setting (PAUSe population). In PAUSe, there was no option to indicate a preference for not receiving treatment. To assess if the addition of an option to ‘opt out’ of treatment had an impact on patient preferences, 20% of the real-world cohort were randomized to complete a version of the DCE that included an opt-out alternative. Relative attribute importance (RAI) and acceptable trade-offs between benefits and risks were obtained using a mixed logit model. Results In the real-world group ( n = 474), real-world opt-out group ( n = 131), and the trial group ( n = 602), the most important drivers of treatment preferences were improved daytime functioning and avoidance of withdrawal effects. The RAI for improved daytime functioning was 29.7%, 23.3%, and 33.6%, in the real-world group, real-world opt-out group, and trial group, respectively, and for avoidance of withdrawal effects was 33.5%, 23.3%, and 27.3%, respectively. Patients who had the opt-out alternative tended to select treatment over no treatment. Conclusions Despite some differences between groups, preferences in the treatment of insomnia were strongly driven by the desire to improve daytime functioning and avoid medication withdrawal effects.
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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 | 0,049 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».