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Enregistrement W6987758412

Treatment selection and experience in multiple sclerosis: survey of neurologists

2014· article· en· W6987758412 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFingolimodGlatiramer acetateMultiple sclerosisMedical prescriptionNatalizumabAlternative medicineNeurologyGeneral practice
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kristin A Hanson,1 Neetu Agashivala,2 Kathleen W Wyrwich,3 Karina Raimundo,2 Edward Kim,2 David W Brandes4 1UBC: An Express Scripts Company, Dorval, QC, Canada; 2Novartis Pharmaceuticals Corporation, East Hanover, NJ, USA; 3Evidera, Bethesda, MD, USA; 4Hope MS Center, Knoxville, TN, USA Background: Multiple sclerosis (MS) is a complex disease with many therapeutic options. Little is known about how neurologists select particular disease-modifying therapies (DMTs) for their patients. Objective: To understand how neurologists make decisions regarding the prescription of DMTs for patients with MS, and to explore neurologists' experiences with individual DMTs. Methods: From December 2012 to January 2013, members of a nationwide physician market research panel were sent an online study invitation with a link to a survey website. Eligible neurologists were included if they currently practice medicine in the United States, and if they treat ≥20 patients with MS. Results: A total of 102 neurologists (n=63 general neurologists; n=39 MS specialists; 81.4% male) completed the survey. The mean (standard deviation) number of years in practice since completing medical training was 16.4 (8.6) years. Overall, the most commonly prescribed DMTs were subcutaneous interferon (IFN) β -1a and glatiramer acetate; approximately 5.5% of patients were untreated. The most important attributes of DMT medication selection were (in order of importance) efficacy, safety, tolerability, patient preference, and convenience. The DMT with the highest neurologist-reported percentage of patients who were “Very/Extremely Satisfied” with their therapy was fingolimod (31.0%), followed by glatiramer acetate (13.9%; P=0.017). Compared with fingolimod (94.0%), significantly fewer (P<0.05) neurologists reported that “All/Most” of their patients were adherent to treatment with glatiramer acetate (78.0%), subcutaneous IFN ß-1a (84.0%), and IFN β-1b (75.0%); no significant differences were observed with intramuscular IFN β -1a (92.9%; P=0.75). Patients’ calls to neurologists’ offices were most commonly related to side effects for all self-injectable DMTs, whereas calls about fingolimod primarily involved insurance coverage issues. Conclusion: Our survey results showed that very few patients with MS did not received any DMT. Among the DMTs available at the time of the survey, neurologists reported that patients were most satisfied with, and adherent to, fingolimod, but these patients also faced more problems with insurance coverage when compared with those taking self-injectable DMTs. Keywords: multiple sclerosis, disease-modifying therapy, physician survey, treatment selection, treatment adherence, treatment satisfaction

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,582
Tête enseignante GPT0,577
Écart entre enseignants0,005 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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