Abstract 19486: Does the Association Between Adherence to Statin Medications and Mortality Depend on the Measurement Approach? A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Optimal adherence to statin medications is associated with reduced mortality rates. However, it is not clear if the estimated benefits of statin adherence are influenced by the method used to measure adherence. Objective: To contrast the association between all-cause mortality and statin adherence when two different measurement approaches are used: (i.e., fixed summary measurement versus repeated measurement). Methods: A retrospective cohort study was conducted using administrative data from Saskatchewan, Canada between 1994 and 2008. Eligible individuals received a statin prescription following discharge from a hospitalization for acute coronary syndrome (ACS). Adherence was measured using proportion of days covered (PDC) expressed either as: 1) a fixed summary measure, or 2) as a repeatedly measured covariate. Cox proportional hazards models were used to test the association between each adherence measure and mortality after covariate adjustment. Results: Among 9,051 eligible individuals, optimal adherence (≥80%) modeled with a fixed summary measure was not associated with mortality (adjusted HR 0.97, 95% CI 0.86 to 1.09). In contrast, optimal adherence defined by the repeated measures approach was associated with a 25% reduction in the risk of death (adjusted HR 0.75, 95% CI 0.67 to 0.85). Conclusions: Unlike summary measure, the repeated measures approach appears to provide a significant reduction of all-cause mortality of adherence to statins. This effect may be a result of the repeated measures approach being more sensitive, or more prone to survival bias. Therefore, we recommend comparing different measurement approaches whenever possible.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».