Factors associated with β-blocker initiation and discontinuation in a population-based cohort of seniors newly diagnosed with heart failure
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: β-Blockers (bisoprolol, carvedilol, and metoprolol) are the cornerstone of heart failure (HF) management. The incidence rate of β-blocker initiation and discontinuation and their associated factors among seniors with a first HF diagnosis were assessed. METHODS: A population-based inception cohort study that included all individuals aged ≥65 years with a first HF diagnosis in Quebec was conducted. β-Blockers initiation among 91,131 patients who were not using β-blockers at the time of HF diagnosis and discontinuation among those who initiated a β-blocker after HF diagnosis were assessed. Stepwise Cox regression analyses were used to calculate hazard ratios (HR) and to identify factors associated with β-blocker initiation and discontinuation. RESULTS: After HF diagnosis, 32,989 (36.2%) individuals initiated a β-blocker. Of these, 15,408 (46.7%) discontinued their β-blocker during the follow-up. Individuals more likely to initiate a β-blocker were those diagnosed in a recent calendar year (2009: HR, 2.11; 95% confidence interval [CI], 2.00-2.23) and diagnosed by a cardiologist (HR, 1.38; 95% CI, 1.34-1.42). Individuals less likely to initiate were those aged ≥90 years (HR, 0.65; 95% CI, 0.61-0.68) and those with chronic obstructive pulmonary disease (HR, 0.66; 95% CI, 0.64-0.68). Individuals more likely to discontinue were those with more than nine medical consultations (HR, 1.14; 95% CI, 1.10-1.18) and those with dementia (HR, 1.13; 95% CI, 1.01-1.27). Individuals less likely to discontinue were those diagnosed in a recent calendar year (2009: HR 0.74; 95% CI, 0.65-0.82) and those exposed to another β-blocker before HF diagnosis (HR, 0.88; 95% CI, 0.85-0.91). CONCLUSION: Quebec seniors seem to be underexposed to β-blocker following HF diagnosis. Among those who initiate β-blocker use, discontinuation is high. Better understanding of the underlying causes is needed to help target interventions to improve the management of HF.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».