Patient preferences in the treatment of diabetic retinopathy.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Accounting for patient preferences may be especially important in diabetes mellitus, given the challenge in identifying factors associated with treatment adherence. Although preference studies have been performed in diabetes, none have examined treatments used in diabetic retinopathy (DR). The objective of this study was to elicit patient preferences for attributes associated with antivascular endothelial growth factor, focal and panretinal laser, and steroid therapy used in DR management. METHODS: A cross-sectional conjoint survey was administered to DR patients at three Canadian eye centers. The survey involved making tradeoffs among 11 DR treatment attributes, including the chance of improving vision and risks of adverse events over a 1-year treatment period. Attribute utilities were summed for each product profile to determine the most preferred treatment. RESULTS: Based on the results from 161 patients, attributes affecting visual functioning, including improving visual acuity and reducing adverse events (eg, chance of cataracts), were more important than those not directly affecting vision (eg, administration). Overall, 52%, 20%, 17%, and 11% preferred the product profiles matching to the antivascular endothelial growth factor, steroid, focal laser, and panretinal laser therapies. Preferences did not vary substantially by previous treatment experience, age, or type of DR (macular edema, proliferative DR, both or neither), with the exception that more macular edema only patients preferred focal laser over steroid treatment (19% versus 14%, respectively). CONCLUSIONS: When considering the potential effects of treatment over a 1-year period, treatment preferences in DR are most influenced by those that may positively or negatively affect visual functioning.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».