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Enregistrement W2914521613 · doi:10.1161/circ.132.suppl_3.13611

Abstract 13611: Adherence to Non-VKA Oral Anticoagulant Medications Based on the Pharmacy Quality Alliance Measure

2015· article· en· W2914521613 sur OpenAlexaff
Colleen A. McHorney, Concetta Crivera, François Laliberté, Winnie W. Nelson, Guillaume Germain, Brahim Bookhart, Silas Martin, Jeffrey Schein, Patrick Lefèbvre, Steven Deitelzweig

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntiplatelet Therapy and Cardiovascular Diseases
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePharmacyMeasure (data warehouse)Oral anticoagulantAnticoagulantIntensive care medicineQuality (philosophy)WarfarinAtrial fibrillationFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: CMS Star Ratings help inform beneficiaries about the performance of health and drug plans. Medication adherence and other pharmacy measures are currently weighted at nearly half of a Part D plan’s Star Ratings. Two, 3, 4 and 5 Star Ratings are based on achievement of adherence threshold levels (e.g. 74%, 79%, 82%, and 85% for oral diabetes medications). Including the adherence to non-VKA oral anticoagulant (NOACs) as a measure in the Star Ratings program may increase a plan’s incentives to improve patient adherence. Objective: To assess the adherence to medication of patients who used the NOACs rivaroxaban, dabigatran, or apixaban in 2014 based on the Pharmacy Quality Alliance (PQA) adherence measure. Methods: Healthcare claims from the Humana database between 07/2013 and 12/2014 were analyzed. Adult patients with ≥2 dispensings of NOAC agents in 2014, at least 180 days apart between two NOAC dispensings in 2014 (a criterion to include chronic users), with >60 days of supply, and ≥180 days of continuous enrollment prior to the index NOAC were identified. PQA measure was calculated as the percentage of patients who had a proportion of days covered (PDC) ≥80%. PQA measure was compared between rivaroxaban and each of the other two groups using chi squared tests. Multivariate logistic regression analyses were also conducted adjusting for baseline confounders. Results: A total of 11,095 rivaroxaban, 6,548 dabigatran, and 3,532 apixaban users were identified. Based on the PQA adherence measure (PDC ≥0.8), a significantly higher proportion of rivaroxaban users (72.7%) was found to be adherent compared to dabigatran (67.2%: p<.001) and apixaban (69.5%: p<.001) users. Compared to apixaban users, the adjusted likelihood of being adherent was significantly higher for rivaroxaban users (unadjusted OR: 1.17, p-value<.001; adjusted OR: 1.20, p-value<.001), and significantly lower for dabigatran users (unadjusted OR: 0.90, p-value=0.019; adjusted OR: 0.85, p-value<.001). Conclusion: Using the PQA’s adherence measure, rivaroxaban users were found to have a significantly higher adherence compared to apixaban and dabigatran users. Healthcare providers should consider the impact of anticoagulation selection on their ability to achieve quality metrics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,147
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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