Does the association between adherence to statin medications and mortality depend on measurement approach? A retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to examine the relationship between mortality and statin adherence using two different approaches to adherence measurement (summary versus repeated-measures). METHODS: A retrospective cohort study was conducted using administrative data from Saskatchewan, Canada between 1994 and 2008. Eligible individuals received a prescription for a statin following hospitalization for acute coronary syndrome (ACS). Adherence was measured using proportion of days covered (PDC) expressed either as: 1) a fixed summary measure, or 2) as a repeatedly measured covariate. Multivariable Cox-proportional hazards models were used to estimate the association between adherence and mortality. RESULTS: Among 9,051 individuals, optimal adherence (≥80%) modeled with a fixed summary measure was not associated with mortality benefits (adjusted HR 0.97, 95% CI 0.86 to 1.09, p = 0.60). In contrast, repeated-measures approach resulted in a significant 25% reduction in the risk of death (adjusted HR 0.75, 95% CI 0.67 to 0.85, p < 0.01). CONCLUSIONS: Unlike the summary measure, the repeated measures approach produces a significant reduction of all-cause mortality with optimal adherence. This effect may be a result of the repeated measures approach being more sensitive, or more prone to survival bias. Our findings clearly demonstrate the need to undertake (and report) multiple approaches when assessing the benefits of medication adherence.
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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 | 0,075 | 0,231 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».