Patterns of atypical antipsychotic therapy use in adults with bipolar I disorder in the USA
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aims to describe the utilization patterns of atypical antipsychotics (AA) among insured patients with bipolar I disorder in the USA. METHODS: We studied patients with bipolar I disorder who newly initiated an oral AA between 2002 and 2008. Utilization measures included adherence [medication possession ratio (MPR) ≥80%], persistence (gaps ≤15 days between refills and an absence of ≥30 days of continuous concomitant non-index AA use), non-compliance (16-29 day gaps with no evidence of switch/augmentation), and discontinuation of the index AA (≥30 days without index AA, no evidence of switch/augmentation). RESULTS: The study included 16 807 patients: mean age 43.3 years, 67.7% female. Overall, adherence to the index AA was low (8.3%; mean MPR = 0.2). Only 10.5% of the patients were persistent to index AA, another 13.6% were non-compliant, and 63.4% discontinued index AA with an average time to discontinuation of 66 days. A majority (69.5%) of the discontinued patients did not resume any antipsychotic therapy. Results were similar across insurance types and index AA. CONCLUSION: Adherence to and persistence with AA treatment were low in new users with bipolar I disorder. Most patients discontinued the index AA and did not restart any antipsychotic treatment. Future study should distinguish physician-directed discontinuation versus patient non-adherence.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».