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Enregistrement W1970485089 · doi:10.1161/circulationaha.107.706820

Prevalence, Predictors, and Outcomes of Primary Nonadherence After Acute Myocardial Infarction

2008· article· en· W1970485089 sur OpenAlexaffabout
Cynthia A. Jackevicius, Ping Li, Jack V. Tu

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensUniversity Health NetworkInstitute for Clinical Evaluative SciencesWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionInternal medicinePrimary careEmergency medicineCardiologyIntensive care medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Secondary prevention after acute myocardial infarction (AMI) is achieved primarily through medications. However, patients must take their medications to benefit. Medication adherence research has focused primarily on continuation of medications rather than not filling the first prescription written (primary nonadherence). Our objectives were to characterize, to determine factors of, and to measure outcomes associated with primary nonadherence after AMI. METHODS AND RESULTS: We conducted a population-based cohort study using an AMI registry linked with administrative data in Ontario, Canada. The primary outcome was 1-year mortality. There were 4591 post-AMI patients >65 years of age included with 12 832 prescriptions written, of which 73% and 79% were filled within 7 and 120 days, respectively. By 120 days after discharge, more cardiac than noncardiac prescriptions were filled (82% versus 35%, respectively; P<0.0001). Only 74% of patients filled all their discharge prescriptions by 120 days after discharge after the exclusion of acetylsalicylic acid, which is also available over the counter in Ontario. Factors associated with filling all compared with filling no discharge prescriptions included younger age, low income, discharge medication counseling, in-hospital attending cardiologist, and fewer medications before AMI. The adjusted 1-year mortality rate was higher in patients who filled some versus all (odds ratio, 1.44; 95% confidence interval, 1.15 to 1.79; P=0.001) and none versus all (odds ratio, 1.80; 95% confidence interval, 1.35 to 2.42; P<0.0001) of their discharge medications. CONCLUSIONS: Patients fill most of their discharge prescriptions within 1 week after AMI. The 1-year mortality rate was higher for those patients who did not fill all of their discharge medications after AMI. Factors such as discharge medication counseling and postdischarge follow-up may help to increase the filling rate of medications after AMI.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,239 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations488
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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