First-Fill Medication Discontinuations and Nonadherence to Antihypertensive Therapy: An Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medication nonadherence is a barrier to successfully managing hypertension, but little is known about the contribution that immediate discontinuations have on antihypertensive (AHT) nonadherence. The purpose of this study was to determine the proportion of new AHT users who discontinue after a single dispensation, and to examine potential predictors of these discontinuations. METHODS: This retrospective cohort study utilizing linked administrative data from Saskatchewan, Canada. Subjects were ≥40 years of age and received a new AHT between 1994-2002. The primary end point was the proportion of subjects who discontinued their AHT after the first dispensation (first-fill discontinuation). The proportion of nonadherence attributed to first-fill discontinuations was then calculated. Multivariate regression identified factors associated with first-fill discontinuations. RESULTS: 52,039 subjects were included in the analyses. Mean age was 59.4 (s.d. 12.5) years, and 42% were male. Overall, 25,812/52,039 (50%) subjects were nonadherent at 1 year; first-fill discontinuations accounted for 39.1% (10,081/25,812) of this nonadherence. Approximately 20% (10,081/52,039) of all subjects discontinued all AHT therapy after the first fill. A higher chronic disease score (adjusted odds ratio (OR) 1.09, 95% confidence interval (CI) 1.08-1.11) and antidepressant medication usage during the observation year (adjusted OR 1.17, 95% CI 1.09-1.26) was associated with increased risk for first-fill discontinuations. Older age, starting AHT therapy after 1994, frequent physician visits, or use of a statin, acetylsalicylic acid, warfarin or antihyperglycemic during the observation year was associated with a lower risk for first-fill discontinuations. CONCLUSION: A substantial proportion of nonadherence to AHT medications is due to discontinuations after only a single dispensation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».