Increasing the Detection and Response to Adherence Problems with Cardiovascular Medication in Primary Care through Computerized Drug Management Systems: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adherence with antihypertensive and lipid-lowering therapy is poor, resulting in an almost 2-fold increase in hospitalization. Treatment side effects, cost, and complexity are common reasons for nonadherence, and physicians are often unaware of these potentially modifiable problems. OBJECTIVE: To determine if a cardiovascular medication tracking and nonadherence alert system, incorporated into a computerized health record system, would increase drug profile review by primary care physicians, increase the likelihood of therapy change, and improve adherence with antihypertensive and lipid-lowering drugs. METHODS: There were 2293 primary care patients prescribed lipid-lowering or antihypertensive drugs who were randomized to the adherence tracking and alert system or active medication list alone to determine if the intervention increased drug profile review, changes in cardiovascular drug treatment, and refill adherence in the first 6 months. An intention to treat analysis was conducted using generalized estimating equations to account for clustering within physician. RESULTS: Overall, medication adherence was below 80% for 36.3% of patients using lipid-lowering drugs and 40.8% of patients using antihypertensives at the start of the trial. There was a significant increase in drug profile review in the intervention compared to the control group (44.5% v. 35.5%; P < 0.001), a nonsignificant increase in drug discontinuations due to side effects (2.3% v. 2.0%; P = 0.61), and a reduction in therapy increases (28.5% v. 29.1%; P = 0.86). There was no significant change in refill adherence after 6 months of follow-up. CONCLUSION: An adherence tracking and alert system increases drug review but not therapy changes or adherence in prevalent users of cardiovascular drug treatment. Targeting incident users where adverse treatment effects are more common and combining adherence tracking and alert tools with motivational interventions provided by multidisciplinary primary care teams may improve the effectiveness of the intervention.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».