Factors associated with persistence of cholinesterase inhibitor treatments in the elderly
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To identify factors associated with one-year persistence of cholinesterase inhibitor (ChI) treatments. METHODS: A retrospective cohort study was performed using the reimbursement database of the Echantillon Généraliste des Bénéficiaires, a 1/96(e) representative sample of subjects affiliated to the French National Healthcare Insurance System. Among this, patients who initiated a ChI treatment between 1 January 2004 and 31 December 2005 and for whom 1 year of follow-up in the database after treatment initiation was available were identified. One-year persistence of ChI treatment was defined as an ongoing treatment without dispensing interval exceeding 60 consecutive days during the 12 months following treatment initiation. Drug switches were not considered as treatment discontinuation. A multivariate logistic regression was conducted to identify, among patients characteristics (sociodemographic, drug uses), factors associated with one-year persistence of ChI treatments. RESULTS: Among the 942 patients who initiated a treatment with ChI during the study period, 72.4% were women; mean age was 79.6 years (SD = 7.4). Patients used eight other different drugs in median (Inter-Quartile Range: 5-11); 63.7% used psychotropics, 63.6% used cardiovascular drugs. One-year persistence of ChI treatments was estimated at 45.3%. Persistence of ChI treatments was lower in patients aged 80 years and over (OR = 0.74, 95%CI: 0.57-0.96); it was higher in patients using antidepressants at ChI treatment initiation (OR = 1.38, 95%CI: 1.05-1.82). CONCLUSIONS: One-year persistence of ChI treatment was estimated at 45.3% in this French sample. To optimize persistence of ChI treatment in the demented, patients poorly symptomatic and/or aged over 80 years should be especially monitored.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».