Nasal spray adherence after sinus surgery: problems and predictors.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess patient adherence to nasal spray regimens after endoscopic sinus surgery (ESS) and to study factors that predict adherence. METHODS: A three-arm, randomized, blinded, controlled trial was conducted at a tertiary care academic hospital, studied via a prospective longitudinal survey, of 60 consecutive chronic rhinosinusitis patients managed with ESS and started on one of three postoperative nasal spray regimens. Structured telephone interviews were conducted after surgery over a 12-month period using a validated questionnaire that assessed both spray adherence and barriers to adherence. Patient demographics, time post-ESS, preoperative Sino-Nasal Outcome Test (SNOT) scores, Lund-Mackay scores, adherence risk factors, and polyp grades were used as covariates with logistic regression. RESULTS: Overall, 57.4% of patients were nonadherent. Logistic regression showed that preoperative SNOT scores (p = .018, 95% CI = 0.84-0.98), time post-ESS (p = .016, 95% CI = 1.02-1.22), and the presence of an adherence risk factor (p = .03, 95% CI = 1.18-26.99) significantly predicted whether a patient was adherent and correctly classified 70.4% of all patients. Age, gender, and nasal spray regimen did not predict adherence (p > .05). CONCLUSION: The majority of patients were nonadherent to post-ESS nasal sprays, irrespective of which nasal spray regimen they were on. Preoperative SNOT scores, time post-ESS, and the presence of an adherence risk factor predicted adherence. With this knowledge, otolaryngologists can selectively employ strategies to improve adherence in high-risk patients and possibly improve ESS outcomes.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».