Adherence to Medication According to Sex and Age in the CHARM Programme
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Although many patients with heart failure have incomplete adherence to prescribed medications, predisposing factors remain unclear. This analysis investigates factors associated with adherence, with particular emphasis on age and sex. METHODS AND RESULTS: A multivariable regression analysis of 7599 heart failure patients from the CHARM trial was done to evaluate factors associated with adherence. Adherence was measured as the proportion of time patients took more than 80% of study medication. The mean age was 66 years (SD 11) and 31.5% (n = 2400) were women. Women were slightly less adherent than men (87.3 vs. 89.8%, P = 0.002), even in adjusted, multivariable models (treatment, P = 0.006; placebo P = 0.004; and overall P < 0.001). However, all-cause mortality was lower in women (21.5%) than in men (25.3%) (adjusted hazard ratio, 0.77; 95% CI, 0.69-0.86; P < 0.001), but patients with a low adherence regardless of sex had a higher mortality. Age, severity of heart failure, number of medications, and smoking status were not associated with adherence. CONCLUSION: Women, particularly those <75 years of age, were less likely to be adherent in this large sample of patients with symptomatic heart failure. Understanding factors associated with adherence may provide opportunities for intervention.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».