Variabilidade na adesão aos imunossupressores e demais medicamentos nos receptores de transplante cardíaco em 11 países: estudo descritivo comparativo
Notice bibliographique
Résumé
Background: Medication non-adherence (NA) is a prevalent problem between heart transplant recipients. The aim of this study was to describe and compare the prevalence of NA to medication (immunosuppressive and others medication) in 11 countries and 4 continents using data from the BRIGHT study. Method: This was a prelimary secondary data analysis of the BRIGHT study, an internationally, multi-center, cross sectional study in 27 HTx (heart transplant) centers and 11 countries (Australia, Belgium, Brazil, Canada, France, Germany, Italy, Spain, Switzerland, the United Kingdom, United States). 902 adult HTx patients between 1 and 5 year post-Tx were included in this analysis. Non-adherence to immunosuppressant’s and other drugs was assessed using the BAASIS, a self-report instrument assessing different dimensions of medication taking, i.e. taking non-adherence, timing non-adherence (for IS), drug holidays, dose reduction and non-persistence. Non-adherence was assessed for all dimension separately, and for IS as well as overall (i.e. any indication on not taking immunosuppressants correctly over the past 4 weeks) and also by collateral report from clinicians. Data were analyzed using descriptive and inferential statistics. Results: The mean HTx patients’ non-adherence levels were following: taking non-adherence: 16.1% (range: 4.9% Italy – 26.2% USA); timing non-adherence: 27.3% (range: 10% Germany – 42.9% Australia); drug holidays 1.6% (range: 0% France, Germany, Italy, Switzerland, Spain – 6.3% Brazil); dose reduction: 1.4% (range: 0% Australia, Brazil, Germany, Belgium, UK – 4.3% Switzerland); non-persistence: 0.6% (range: 0%-6.3% Brazil); overall non-adherence: 36.4% (range: 17.5% Germany- 57.1% Australia). For other drugs were following: taking non-adherence 20% (range: 7.5% Germany – 32.6% USA); drug holidays 4.6% (range: 0% Germany – 12.5% Brazil); dose reduction 3.9% (range: 0% Germany and UK – 12.5% Brazil); non-persistence 2.1% (range: 0% Brazil, Germany, Italy, Switzerland, Uk – 5.9% Canada). Conclusion: The observed variability in HTx patients’ non-adherence to immunosuppressant’s and other drugs across countries suggests that health care system factors play a role in explaining HTx patient’s non-adherence (e.g. drug coverage).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,097 | 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 ».