Abstract 12122: Persistence With Antiarrhythmic Agents in Atrial Fibrillation: Insights From the Veterans Health Administration
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is limited information on patterns of persistence with antiarrhythmic drugs (AADs) in atrial fibrillation (AF). Nonpersistence may represent failure of AADs or patient/physician choice, therefore, we characterized AAD persistence patterns following discharge in patients admitted to the hospital with AF. Methods: This retrospective cohort study of patients with AF, diagnosed on index AF admission in the Veterans Health Administration from 2001-2010 used national inpatient, outpatient, pharmacy claims, and vital status data to identify patients and characterize persistence. We identified prescriptions for all initial AAs dispensed after AF diagnosis. Patients were considered nonpersistent if they had >30-day gap in filling a repeat AAD prescription. Results: Of 206,331 patients with AF, 43,262 (21%) received an AAD, age was 68.1±10.4 years, 98% were male, and CHA2DS2-VASc score was 2 (IQR: 1-3). Patients were followed for 2 years after their index AAD prescription. Among AAD-treated patients, most received amiodarone (68%). In the 2 years after their first AAD was dispensed, 43% discontinued their AAD. The lowest rates of nonpersistence were with dofetilide (29%) and sotalol (33%). Median time to nonpersistence was 143 days (IQR 90, 289). Of patients who were nonpersistent (>30-day gap), 46% restarted the same AAD, 7% switched to a different AAD, 33% switched to a rate control strategy, and 14% stopped the AAD strategy completely. Conclusion: Among patients with AF, 4 in 10 patients are nonpersistent with their initial AAD. Nearly 50% of patients restart their same AAD after nonpersistence, suggesting intermittent medication use likely due to patient nonadherence. One-third of patients who had initiated a rhythm control strategy with an AAD switched to a rate control strategy, indicating possible AAD failure. Given the magnitude of nonpersistence, future studies on predictors and outcomes of nonpersistence with AAD in AF are needed.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».