Persistence with cholinesterase inhibitor therapy in a population‐based cohort of patients with Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To estimate the risk (and determinants) of discontinuing cholinesterase inhibitors (ChEIs) in a population-based sample of Alzheimer's disease (AD) patients. METHODS: This is a retrospective cohort study based on linked de-identified administrative health data from the province of Saskatchewan, Canada. The cohort included all AD patients receiving a ChEI prescription during the first year of provincial coverage (2000-2001). Persistence was defined as no gap of 60+ days between depletion and subsequent refill of a ChEI prescription. Kaplan-Meier analysis was used to estimate the risk of discontinuation over 40 months. Cox regression with time-varying covariates was used to assess risk factors for ChEI discontinuation. RESULTS: The sample included 1080 patients (64% female, average age 80 +/- 7 years). Baseline mean (SD) Mini-Mental State Examination (MMSE) and Functional Activities Questionnaire (FAQ) scores were 20.8 (4.4) and 17.5 (7.7), respectively. Over 40 months, 84% discontinued therapy. The 1-year risk of discontinuation was 66.4% (95%CI 63.5-69.3%). Discontinuation was significantly more likely for females (adjusted HR 1.34, 95%CI 1.16-1.55) and among those with lower MMSE scores (2.52, 2.01-3.17 if <15), not receiving social assistance (1.25, 1.07-1.45), and paying at least 65% of total prescription costs (1.51, 1.30-1.74). It was significantly less likely for patients with frequent physician visits (0.78, 0.66-0.93, for 7-19 vs. <7 visits), higher Chronic Disease Scores (0.74, 0.61-0.89, for 7+ vs. <4), and FAQ scores of 9+ (0.82, 0.69-0.99). CONCLUSION: The likelihood of discontinuing ChEI therapy was high in this real-world sample of AD patients. Significant predictors included clinical, socioeconomic, and practice factors.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».