Improving medication adherence in patients with cardiovascular disease: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate and compare the effect of interventions for improving adherence to medications for atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) secondary prevention. METHODS: We extracted eligible trials from a 2014 Cochrane systematic review on adherence for any condition. We updated the search from CENTRAL, Medline, Embase, PsycINFO, CINAHL, Sociological Abstracts and trial registers through November 2016. Study reports needed to be from a randomised controlled trial, incorporate participants identified as having ASCVD and interventions aimed at improving adherence to medicines for secondary prevention of ASCVD and measure both adherence and a clinical outcome. Two reviewers independently determined the eligibility of studies, extracted data and conducted a narrative synthesis. RESULTS: We identified 17 trials (n=17 448 participants). Most trials had high risk of bias in at least one domain. The intervention group adherence rates ranged from 44%to99% and the comparator group adherence rates ranged from 13% to 96%. Three distinct interventions reported improvements in both adherence and clinical outcomes: short message service (65% vs 13% of participants with high adherence in the intervention vs control group), a fixed-dose combination pill (86% vs 65% adherence, risk ratio of being adherent, 1.33; 95% CI 1.26 to 1.41) and a community health worker-based intervention (97% in the intervention group compared with 92% in the control group; OR=2.62, 95% CI 1.32 to 5.19). CONCLUSIONS: We identified three interventions that demonstrated improvements in adherence and clinical outcomes. Ongoing, longer-term trials will help determine whether short-term changes in adherence can be maintained and lead to differences in clinical events.
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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 | 0,012 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».