Abstract 3110: Adherence to Beta-blockers and ACE Inhibitors/Angiotensin Receptor Blockers in the First Year after Diagnosis of Heart Failure: 10 Year Observational Trends
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: As prescriptions for evidence based medications in patients with heart failure (HF) have increased over the past 10 years, we aimed to determine if adherence to HF medications has also increased over this time. Methods: A retrospective cohort was created using administrative databases from the province of Saskatchewan, Canada. Subjects discharged alive from their first hospitalization for HF between 1994 and 2003 were eligible for study. Those filling a prescription for a beta blocker (BB), ACE inhibitor (ACEI), or angiotensin receptor blocker (ARB) within six months after discharge were selected. The proportion of subjects with optimal 1-year adherence (≥ 80%) was determined and divided according to the year of entry into the study. Results: Of 8,805 eligible patients, 67% of BB users (941/1414) and 74% of ACEI/ARB users (4441/5991) exhibited 1-year adherence ≥ 80%. When grouped by year of initial HF hospitalization, the proportion of patients with optimal 1-year adherence improved from 54% to 75% with BB and from 67% to 80% with ACEI/ARBs between 1994/95 and 2002/03 [Figure ]. Mean 1-year adherence improved from 71% to 83% and 80% to 88% for BB and ACEI/ARBs, respectively. After covariate adjustment using multivariate logistic regression, year of initial HF hospitalization remained independently associated with optimal 1-year adherence. Subjects discharged in 2003 were significantly more likely to exhibit optimal adherence to a BB (OR 2.04; 95% CI 1.21–3.44) or an ACEI/ARB (OR 1.65; 95% CI 1.30–2.08) than those prescribed therapy in 1994/95. Conclusion: One year adherence to BB and ACEI/ARB is improving over time in patients newly diagnosed with HF.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».