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.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».