Statin Treatment Non-adherence and Discontinuation: Clinical Implications and Potential Solutions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Statins are the most powerful lipid lowering drugs in clinical practice. However, the efficacy of statin therapy, as seen in randomized control trials, is undermined by the documented non-adherence observed in clinical practice. Understanding the clinical consequences of statin non-adherence is an important step in implementing successful interventions aimed at improving adherence. Our previous systematic review included a literature search up to January 2010 on the effects of statin non-adherence or discontinuation on cardiovascular (CV) and cerebrovascular outcomes. We provide an update to this publication and a review of promising interventions that have reported a demonstrated improvement in statin adherence. Through a systematic literature search of PubMed, Ovid Medline, Ovid Embase, CINAHL, Cochrane Library and Web of Science, out of the 3440 initially identified, 13 studies were selected. Non-adherence in a primary prevention population was associated with a graded increase in CV risk. Individuals taking statins for secondary prevention were at particular risk when taking statin with highly variable adherence. Moreover, particular attention is warranted for non-adherence in diabetic and rheumatoid arthritis populations, as non-adherence is significantly associated with CV risk as early as 1 month following discontinuation. Statin adherence, therefore, represents an important modifiable risk factor. Numerous interventions to improve adherence have shown promise, including copayment reduction, automatic reminders, mail-order pharmacies, counseling with a health professional, and fixed-dose combination therapy. Given the complexity of causes underlying statin non-adherence, successful strategies will likely need to be tailored to each patient.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle