Clinical and Nonclinical Correlates of Adherence to Prescribing Guidelines for Hypertension in a Large Managed Care Organization
Notice bibliographique
Résumé
To examine correlates of guideline adherence in a population with access to health care and prescription drug benefits, the authors conducted a cross-sectional analysis among 5789 patients undergoing hypertension treatment with a single medication in a large New England managed care organization. Logistic regression was used to determine correlates of adherence, defined as use of diuretics or beta blocker as antihypertensive monotherapy during the 1-year study period. Women were more likely than men to receive guideline-adherent therapy (odds ratio [OR], 1.63; 95% confidence interval [CI], 1.45-1.85). Compared with patients covered by health maintenance organization plans, Medicare coverage was positively associated with guideline adherence (OR, 1.38; 95% CI, 1.13-1.69), but fee-for-service coverage was negatively associated (OR, 0.66; 95% CI, 0.48-0.91). Patient age was not a significant correlate of adherence to guidelines (OR, 1.01; 95% CI, 0.94-1.09). Understanding these observations may lead to strategies to improve guideline adherence and reduce health care disparities.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».