Modifiable Factors Associated with Allopurinol Adherence and Outcomes Among Patients with Gout in an Integrated Healthcare System
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify modifiable patient and provider factors associated with allopurinol adherence and the achievement of a serum urate acid (SUA) goal in gout. METHODS: We identified a retrospective cohort of patients with gout, newly treated with allopurinol. All patient data came from administrative datasets at a large integrated health delivery system. Patients were ≥ 18 years old at time of initial allopurinol dispensing, and had 12 months or more of membership and drug eligibility prior to the index date. Allopurinol adherence was defined as a proportion of days covered ≥ 0.80, evaluated during the first 12 months of observation after the initial dispensing. Multivariable logistic regression was used to examine factors associated with allopurinol nonadherence and attaining an SUA concentration < 6.0 mg/dl. RESULTS: We identified 13,341 patients with gout with incident allopurinol use (mean age 60 yrs, 78% men). Of these, 9581 patients (72%) had SUA measured both at baseline and during followup. Only 3078 patients (32%) attained an SUA target of < 6.0 mg/dl during followup. Potentially modifiable factors associated with treatment adherence and obtaining the SUA goal in the multivariable analysis included concomitant diuretic use, prescriber specialty, and allopurinol dosing practices. Adherent patients were 2.5-fold more likely than nonadherent patients to achieve an SUA < 6.0 mg/dl during observation. CONCLUSION: Among patients with gout initiating allopurinol in our study, 68% did not reach the SUA goal and 57% of patients were nonadherent. Modifiable factors, including allopurinol dose escalation, treatment adherence, rheumatology referral, and concomitant medication use, could be important factors to consider in efforts aimed at optimizing gout treatment outcomes.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».