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Record W4287742762

Adhésion thérapeutique chez les patients atteints de polyarthrite rhumatoïde : les facteurs associés et lesleviers d’accompagnement. RSL

2020· preprint· fr· W4287742762 on OpenAlexaff
Maya Velmuradova

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2020
Typepreprint
Languagefr
FieldMedicine
TopicAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Canadian institutionsCollège Boréal
Fundersnot available
KeywordsMedicinePhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objectifs. Le taux d’adhésion rapporté dans la polyarthrite rhumatoïde (PR) est très variable (entre 10 et 98%). La variabilité peut résulter en partie des différentes méthodes utilisées pour mesurer l'adhésion, de la définition employée ou des facteurs associés. Les objectifs de cette étude étaient d'identifier les facteurs associés à l'adhésion thérapeutique médicamenteuse dans la PR et les stratégies d’amélioration de celle-ci. Méthodes. La revue systématique de la littérature (RSL) a interrogé les bases de données scientifiques : PubMed, Web of Science, PsyArticles/Info, BDSP, HAL CNRS, ainsi que Google Scholar et la documentation supplémentaire (les suggestions, la recherche manuelle, les listes de références des revues), - dès l’insertion au mai 2020 inclut, sans limitation de pays. Articles contenant des données sur l’observance ou l’adhésion thérapeutique (médicamenteuse) chez des patients adultes atteints de PR ont été inclus, ainsi que les données sur les facteurs et les leviers associés. Résultats. Nous mettons à jour les RSL précédentes sur les facteurs associés. Les 137 facteurs pouvant affecter l’adhésion sont identifiés au total et classés selon la catégorisation de l’OMS : sociodémographiques/économiques, liés au patient, liés au traitement, liés à la maladie, liés au système/équipe de soins. Les 12 facteurs associés à l’adhésion ont été trouvés dans au moins 2 études différentes, sans un résultat contraire. Il s'agit de : l'âge avancé, l’ethnie blanche, l’éducation supérieure, la croyance en la nécessité des médicaments, le différentiel entre les préoccupations vs la croyance en la nécessité des médicaments, l'usage de différents types de médicament (au régime thérapeutique qui leur est propre), la durée de la maladie, le degré élevé de l’handicap, les coûts hebdomadaires du traitement. Un nombre de facteurs associés présentent des résultats conflictuels. Les 22 stratégies potentielles d’amélioration ont été identifiées au total et classées en cinq catégories de l’OMS. Les RSL rapportent 4 stratégies d’amélioration testées ayant l’impact positif sur l’adhésion dans au moins 1 étude, sans résultat contraire. Ce sont notamment les stratégies : la thérapie en groupe, les thérapies cognitives-comportementales (TCC), comportementales, combinées. Certains résultats sont conflictuels ou mitigés. Conclusion. Le taux d’adhésion était associé aux différents facteurs en fonction de certaines variables sociodémographiques, de croyances de patient, des médicaments pris, et d’autres. Le taux d’adhésion peut être amélioré à l’aide de certaines stratégies ; toutefois, plus amples recherches seraient nécessaires pour augmenter la fiabilité des résultats et tester de nouvelles stratégies.http://www.academia.edu/45625377/Adhésion_thérapeutique_chez_les_patients_atteints_de_polyarthrite_rhumatoïde_les_facteurs_associés_et_les_leviers_d_accompagnement_Revue_systématique_de_littérature

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.017
metaresearch head score (Gemma)0.078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Systematic review · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.017
Threshold uncertainty score0.091

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0170.078
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.003
Bibliometrics0.0100.011
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0050.004
Open science0.0010.002
Research integrity0.0030.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.028
GPT teacher head0.282
Teacher spread0.255 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSystematic review
Domainnot available
GenreReview

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2020
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