Better adherence to antihypertensive agents and risk reduction of chronic heart failure
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Antihypertensive (AH) agents have been shown to reduce the risk of major cardiovascular events including chronic heart failure (CHF). However, the impact of changes in patterns of AH agents use on CHF is unknown. Our objective was to estimate to which different patterns of AH agent use is associated with the occurrence of CHF in a population-based study. METHOD AND RESULTS: A cohort of 82 320 patients was reconstructed using the Régie de l'assurance maladie du Québec's databases. Patients were eligible if they were between 45 to 85 years of age, had no indication of cardiovascular disease and were newly treated with AH therapy between 1999 and 2004. A nested case-control design was used to study the occurrence of CHF. Every case of CHF was matched for age and duration of follow-up to a maximum of 15 randomly selected controls. Adherence level was reported as a medication possession ratio. Conditional logistic regression models were used to estimate the rate ratio (RR) of CHF adjusting for different covariables. The mean patient age was 65 years, 37% were male, 8% had diabetes, 19% had dyslipidaemia and mean time of follow-up at 2.7 years. High adherence level (95%) to AH therapy compared with lower adherence level (60%) was associated with an additional reduction of CHF events (RR: 0.89; 0.80-0.99). Risk factors for CHF were being on social assistance, diabetes, dyslipidaemia, higher chronic disease score and developing a cardiovascular condition during follow-up. CONCLUSION: Our study suggests that a better adherence is associated with a significant risk reduction of CHF. Adherence to AH therapy needs to be improved to optimize benefits.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».