Changes in Adherence to Evidence-Based Medications in the First Year After Initial Hospitalization for Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of evidence-based medications in patients with heart failure has increased over the past 10 years. We aimed to determine whether adherence to these medications has also increased during this time. METHODS AND RESULTS: A retrospective cohort was created using administrative databases from the province of Saskatchewan, Canada. Subjects discharged alive from their first hospitalization for heart failure between 1994 and 2003 were eligible. Those filling a prescription for a beta-blocker (BB), angiotensin-converting enzyme inhibitor (ACEI), or angiotensin receptor blocker (ARB) within 6 months of discharge were followed for 1 year after the initial prescription. Of 8805 eligible patients, 67% of BB users (941/1414) and 74% of ACEI/ARB users (4441/5991) exhibited optimal adherence at 1 year (defined as >or=80% adherence calculated from pharmacy refill records). When grouped by year of initial heart failure hospitalization, the proportion of optimally adherent patients improved from 54% to 75% with BB and from 67% to 80% with ACEI/ARBs between 1994/1995 and 2002/2003 (P for trend <0.001 for both). Mean 1-year adherence improved from 71% to 83% for BB and 80% to 88% for ACEI/ARBs. After adjustment using multivariable logistic regression, subjects discharged in 2003 were significantly more likely to exhibit optimal adherence to a BB (odds ratio, 2.04; 95% CI, 1.21 to 3.44) or an ACEI/ARB (odds ratio, 1.65; 95% CI, 1.30 to 2.08) than those prescribed therapy in 1994/1995. CONCLUSIONS: One-year adherence to BB and ACEI/ARB is improving over time in patients discharged after first heart failure hospitalization. Patients taking multiple cardiac medications were not any less likely to exhibit optimal adherence than patients taking only 1 medication.
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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 | 0,001 | 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 ».