Abstract 154: Adherence to Rivaroxaban Compared to Other Oral Anticoagulant Agents Among Patients With Non-Valvular Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Adherence to oral anticoagulant (OAC) agents is important for patients with non-valvular atrial fibrillation (NVAF) to prevent potentially severe adverse events. Objectives: To compare real-world adherence rates for rivaroxaban vs other oral anticoagulant agents (apixaban, dabigatran, and warfarin) among patients with NVAF using claims-based data. Methods: Healthcare claims from the IMS Health Real-World Data Adjudicated Claims database (01/2011-06/2015) were used to assess 6 month adherence rates defined as the percentage of patients with proportion of days covered (PDC) ≥0.8 and ≥0.9. Patients were included if they had ≥2 dispensings of rivaroxaban, apixaban, dabigatran, or warfarin at least 180 days apart (the first was termed as the index date), had > 60 days of supply, had ≥ 6 months of pre-index eligibility, had ≥ 1 AF diagnosis pre-index or at index date, and without valvular involvement. A logistic regression model was used to evaluate adherence to therapy adjusting for sociodemographic and clinical characteristics, insurance type, index month and year, previous OAC use, and mental-health risk factors for non-adherence (e.g., mental disorders, bipolar). Results: A total of 13,645 rivaroxaban, 6,304 apixaban, 3,360 dabigatran, and 13,366 warfarin patients were identified. A significantly higher proportion of rivaroxaban users were adherent to therapy (PDC ≥ 0.8 at 6 months vs apixaban, dabigatran, and warfarin users; Table). After adjustment, the proportion of patients adherent to therapy remained significantly higher for rivaroxaban users vs apixaban (absolute difference [AD]: 5.8%), dabigatran (AD: 9.5%), and warfarin users (AD: 13.6%; all P<0.001; Table). More pronounced differences were found with a PDC ≥0.9 (Table). Conclusion: Among NVAF patients, rivaroxaban was associated with significantly higher adherence rates relative to other OACs, whether using a PDC of ≥0.8 or ≥0.9, which could translate into improved patient outcomes and lower healthcare costs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».