Impact of Medication Adherence on Mortality and Cardiovascular Morbidity: Protocol for a Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular disease (CVD) is a group of disorders of the heart and blood vessels, such as coronary heart disease (CHD), cerebrovascular disease, and peripheral artery disease. CVD is the leading threat to global health, whether measured by mortality, morbidity, or economic cost. Long-term administration of aspirin, statins, beta-blockers, and angiotensin-converting enzyme inhibitors or angiotensin-receptor blockers improves survival in patients with stablished coronary heart disease. Nevertheless, adherence to prescribed medication is poor for long-term drug treatment. OBJECTIVE: We aim to assess the relationship between adherences to the four pharmacological groups recommended for secondary prevention and the clinical outcomes of cardiovascular morbidity and mortality in patients with established CHD according to the level of adherence to these drugs in a population of incident cases of acute coronary syndrome (ACS). METHODS: Population-based cohort study of patients with a first episode of ACS during 2006-2015 in the Information System for Research in Primary Care (SIDIAP) database. We will estimate adherence to these drugs. The primary endpoint is a composite of all-cause mortality, ACS, and ischaemic stroke. Bivariate analyses will be performed estimating odds ratios for categorical variables and mean differences for continuous variables. Hazard ratios for adherences will be calculated for outcome events using Cox proportional hazard regression models, and proportionality of hazards assumption will be tested. RESULTS: We expect to estimate adherence to all four study treatments, the incidence of MACE, and to analyze if this incidence is associated with the level of drug adherence. CONCLUSIONS: We expect to find that adherent patients have a lower risk of the primary endpoints compared with nonadherent patients. TRIAL REGISTRATION: This study protocol was classified as EPA-OD by the AEMPS (IJG-EST-2017-01-2017-01, 07/04/2017) and registered in the EU PAS register (EUPAS19017, 09/05/2017).
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».