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Enregistrement W2929719989 · doi:10.2196/13571

The Impact of Treatment Adherence for Patients With Diabetes and Hypertension on Cardiovascular Disease Risk: Protocol for a Retrospective Cohort Study, 2008-2018

2019· article· en· W2929719989 sur OpenAlexafffundvenueabout
Min Su, Victoria Haldane, Ross Upshur, Frank Sullivan, France Légaré, Michelle Greiver, Xiaolin Wei

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensUniversité LavalNorth York General HospitalSinai Health SystemLunenfeld-Tanenbaum Research InstitutePublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoDiabetes Action Research and Education Foundation
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusGlycated hemoglobinRetrospective cohort studyDiseaseProportional hazards modelPopulationCohort studyGlycemicBlood pressureInternal medicineIntensive care medicineCohortType 2 diabetesEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death globally and in Canada. Diabetes and hypertension are major risk factors for CVD events. Despite the increasing availability of effective treatments, the majority of diabetic and hypertensive patients do not have adequate blood pressure and glycemic control. One of the major contributors is poor treatment adherence. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the impact of treatment adherence for patients with both diabetes and hypertension on acute severe CVD events and intermediate clinical outcomes in Canadian primary care settings. METHODS: We will conduct a population-based retrospective cohort study of patients living with both diabetes and hypertension in Ontario, Canada, between January 1, 2008, and March 31, 2018. The Social Cognitive Theory will be used as a conceptual framework by which to frame the reciprocal relationship between treatment adherence, personal factors, and environmental determinants and how this interplay impacts CVD events and clinical outcomes. Data will be derived from the Diabetes Action Canada National Data Repository. A time-varying Cox proportional hazards model will be used to estimate the impacts of treatment adherence on CVD morbidity and mortality. Multivariable linear regression models and hierarchical regression models will be used to estimate the associations between treatment adherence of different medication categories and intermediate clinical outcomes. Our primary outcome is the association between treatment adherence and the risk of acute severe CVD events, including CVD mortality. The secondary outcome is the association between treatment adherence and intermediate clinical outcomes including diastolic and systolic blood pressures, glycated hemoglobin, low-density lipoprotein cholesterol, and total cholesterol. Owing to data limitation, we use medication prescriptions as a proxy to estimate treatment adherence. We assume that a patient adhered to medications if she or he had any prescription record in the 4 preceding quarters and 1 quarter after each quarter of interest. Acute severe CVD events are defined based on the World Health Organization's Monitoring Trends and Determinants in Cardiovascular Disease Project, including acute coronary heart disease, stroke, and heart failure. As causes of death are not available, the number of CVD deaths will be computed using the most recent systolic blood pressure distributions and the population attributable risks related to systolic blood pressure level. RESULTS: The project was funded by Diabetes Action Canada (reference number: 503854) and approved by the University of Toronto Research Ethics Board (reference number: 36065). The project started in June 2018 and is expected to be finished by September 2019. CONCLUSIONS: The findings will be helpful in identifying the challenges of treatment adherence for diabetic and hypertensive patients in primary care settings. This will also help to develop intervention strategies to promote treatment adherence for patients with multi-morbidities. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/13571.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,344 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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