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Enregistrement W1975122293 · doi:10.1111/j.1365-2125.2009.03547.x

Adherence level of antihypertensive agents in coronary artery disease

2009· article· en· W1975122293 sur OpenAlexafffundabout
Sylvie Perreault, Alice Dragomir, Louise Roy, Michel White, Lucie Blais, Lyne Lalonde, Anick Bérard

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Clinical Pharmacology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineCoronary artery diseaseInternal medicineDiseaseCohortIncidence (geometry)Cohort studyIntensive care medicineCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

WHAT IS ALREADY KNOWN ABOUT THIS SUBJECT: * Non-adherence is probably an important source of preventable cardiovascular morbidity and mortality. * However, until now there have been very few large effectiveness studies assessing the relationship between adherence levels to antihypertensive medication and major cardiovascular outcomes for primary prevention of cardiovascular disease. WHAT THIS STUDY ADDS: * The study results suggest that there is an association between better adherence to antihypertensive agents and a relative risk reduction of coronary artery disease. * Adherence to antihypertensive agents needs to be improved so that patients can benefit from the full protective effects of antihypertensive therapies. AIMS: Antihypertensive (AH) agents have been shown to reduce the risk of cardiovascular events, including coronary artery disease (CAD). Previous surveys have shown that a substantial number of patients with diagnosed hypertension remain uncontrolled. Non-adherence to AH agents may reduce the effectiveness. The aim was to evaluate the impact of better adherence to AH agents on the occurrence of CAD in a real clinical setting. METHODS: A cohort of 83 267 patients was reconstructed using the Régie de l'assurance maladie du Québec databases. Patients were eligible if they were between 45 and 85 years of age without indication of cardiovascular disease, and had been newly treated with AH agents between 1999 and 2004. A nested case-control design was used to study the incidence of CAD. Every case of CAD was matched for age and duration of follow-up to up to 15 randomly selected controls. The adherence level was measured by calculating the medication possession ratio. Cases' adherence was calculated from the start of follow-up to the time of the CAD (index date). For controls, adherence was calculated from the start of follow-up to the time of selection (index date). Rate ratios of CAD were estimated by conditional logistic regression adjusting for covariables. RESULTS: The mean patient age was 65 years, 37% were male, 8% had diabetes and 18% had dyslipidaemia. High adherence level (96%) to AH therapy compared with lower adherence level (59%) was associated with a relative risk reduction of CAD events (rate ratios 0.90; 0.84, 0.95). Risk factors for CAD were male gender, diabetes, dyslipidaemia and developing a cardiovascular condition disease during follow-up. CONCLUSION: Our study suggests that better adherence to AH agents is associated with a risk reduction of CAD. Adherence to AH agents needs to be improved so that patients can benefit from the full protective effects of AH therapies.

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)0,006
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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,352
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,144 · 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

Citations71
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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