MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1765682497 · doi:10.1185/03007995.2015.1096242

Adherence to non-vitamin-K-antagonist oral anticoagulant medications based on the Pharmacy Quality Alliance measure

2015· article· en· W1765682497 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCurrent Medical Research and Opinion · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApixabanMedicineDabigatranRivaroxabanMedicare Part DVitamin K antagonistInternal medicineWarfarinPharmacyMedical prescriptionEmergency medicineAtrial fibrillationPharmacologyFamily medicinePrescription drug

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: CMS Star Ratings help inform beneficiaries about the performance of health and drug plans. Medication adherence is currently weighted at nearly half of a Part D plan's Star Ratings. Including the adherence to non-vitamin-K-antagonist oral anticoagulants (NOACs) as a measure in the Star Ratings program may increase a plan's incentives to improve patient adherence. OBJECTIVE: To assess the adherence to medication of patients who used the NOACs rivaroxaban, dabigatran, or apixaban in 2014 based on the Pharmacy Quality Alliance (PQA) adherence measure. METHODS: Healthcare claims from the Humana database between July 2013 and December 2014 were analyzed. Adult patients with ≥2 dispensings of NOAC agents in 2014, at least 180 days apart, with >60 days of supply, and ≥180 days of continuous enrollment prior to the index NOAC were identified. The PQA measure was calculated as the percentage of patients who had a proportion of days covered (PDC) ≥0.8. Multivariate logistic regression analyses were also conducted adjusting for baseline confounders. RESULTS: A total of 11,095 rivaroxaban, 6548 dabigatran, and 3532 apixaban users were identified. Based on the PQA adherence measure (PDC ≥0.8), a significantly higher proportion of rivaroxaban users (72.7%) was found to be adherent compared to dabigatran (67.2%: p < 0.001) and apixaban (69.5%: p < 0.001) users. Compared to apixaban users, the adjusted likelihood of being adherent was significantly higher for rivaroxaban users (unadjusted OR [95% CI]: 1.17 [1.08-1.27], p < 0.001; adjusted OR [95% CI]: 1.20 (1.10-1.31), p < 0.001) and significantly lower for dabigatran users (unadjusted OR [95% CI]: 0.90 [0.82-0.98], p = 0.019; adjusted OR [95% CI]: 0.85 [0.77-0.93], p < 0.001). LIMITATIONS: Limitations of the study are potential inaccuracies in claims data, possible change in patterns over time, and the impossibility of knowing whether all supplied tablets were taken. CONCLUSION: Using the PQA's adherence measure, rivaroxaban users were found to have significantly higher adherence compared to apixaban and dabigatran users.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,532
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,032 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle