Medication Persistence Rates and Factors Associated with Persistence in Patients Following Stroke: A Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medication nonadherence can be as high as 50% and results in suboptimal patient outcomes. Stroke patients in particular can benefit from pharmacotherapy for thrombosis, hypertension, and dyslipidemia but are at high risk for medication nonpersistence. METHODS: Patients who were admitted to the Queen Elizabeth II Health Sciences Centre in Halifax, Nova Scotia, with stroke between January 1, 2001 and December 31, 2002 were analyzed. Data collected were pre-stroke function, stroke subtype, stroke severity, patient outcomes, and medication use at discharge, and six and 12 months post discharge. Medication persistence at six and 12 months and the factors associated with nonpersistence at six months were examined using multivariable stepwise logistic regression. RESULTS: At discharge, 420 patients (mean age 68.2 years, 55.7% male) were prescribed an average of 6.4 medications and mean prescription drug cost was $167 monthly. Antihypertensive (91%) and antithrombotic (96%) drug use at discharge were frequent, antilipidemic (73%) and antihyperglycemic (25%) drug use were less common. Self-reported persistence at six and 12 months after stroke was high (> 90%) for all categories. In the multivariable model of medication nonpersistence at six months, people aged 65 to 79 years were less likely to be nonpersistent with antihypertensive medications than people aged 80 years or more (Odds ratio (OR) 0.11, 95% Confidence Interval (CI) 0.03-0.39). Monthly drug costs of < $90 or $90-199.99 were associated with greater nonpersistence, compared to monthly drug costs > or =$200 (OR 6.74, 95% CI 1.32-34.46 for < $90; OR 5.25, 95% CI 1.14-24.25 for $90-199.99). For the antithrombotic drug category, people aged 65 to 79 years were less likely to be nonpersistent than people aged 80 years or more (OR 0.23, 95% CI 0.06-0.81), and people who were disabled before admission were more likely to be nonpersistent than those not disabled (OR 7.01, 95% CI 1.66-29.58). CONCLUSION: Patients reported high medication persistence rates six and 12 months after stroke. Identification of factors associated with nonpersistence (such as older age and prior disability) will help predict which patients are at higher risk for discontinuing their medications.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».