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Enregistrement W2932858360 · doi:10.1161/hcq.12.suppl_1.257

Abstract 257: Adherence and Persistence to Direct Oral Anticoagulants in Patients with Atrial Fibrillation

2019· article· en· W2932858360 sur OpenAlexaffabout
Aya Ozaki, A. Choi, Quan Le, Dennis T. Ko, Cynthia A. Jackevicius

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineApixabanAtrial fibrillationInternal medicinePersistence (discontinuity)Observational studyDabigatranMEDLINERivaroxabanConfoundingWarfarin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Direct oral anticoagulants (DOACs) are increasing in popularity for stroke prevention in atrial fibrillation (AF) due to ease of use. However, varying levels of DOAC adherence and persistence has been reported, which may result in poor clinical outcomes. We undertook a systematic review to characterize the real-world observational evidence for DOAC adherence and persistence. Methods: We searched MEDLINE, EMBASE, and CINAHL from inception to June 2018. We included studies that reported DOAC adherence and/or persistence rates in patients with AF. Two investigators independently screened abstracts and full text articles for inclusion, abstracted data from eligible studies, and assessed risk of bias using the Newcastle-Ottawa Scale. Prevalence rates of nonadherence were pooled using a DerSimonian and Laird random-effects model. Heterogeneity was assessed using I 2 . Results: We identified 48 studies including 576,360 patients in 40 countries. Seventeen studies (35%) reported proportion of days covered (PDC) as the adherence measure, 5 (10%) reported medication possession ratio (MPR), 36 (75%) reported persistence, and 6 (13%) evaluated clinical outcomes associated with DOAC adherence/persistence. Seventeen studies (35%) evaluated DOACs as a class, 11 (23%) evaluated apixaban, 35 (73%) evaluated dabigatran, and 28 (58%) evaluated rivaroxaban. The overall pooled proportion of patients who had good adherence (PDC/MPR≥80%) at all times was 66% (CI: 63%-70%) and at 1 year was 69% (CI: 63%-74%). There was wide variation in persistence definitions used in individual studies, with permissible gaps varying from 14 to 365 days. The overall pooled persistence rate was 71% (CI: 69%-74%) at all times and was 63% (CI: 58%-68%) at 1 year. Heterogeneity was high for all analyses. In subgroup analyses by agent, the pooled 1-year persistence rate was 72% (CI: 60%-83%) for apixaban, 54% (CI: 46%-62%) for dabigatran, and 67% (CI: 59%-75%) for rivaroxaban. Similar patterns were found for pooled adherence rates by agent. Conclusions: We found that DOAC adherence and persistence is low among patients with AF, with 1 in 3 patients not taking a DOAC after initiation. Clinicians need to be aware of the low real-world adherence and persistence rates when using DOACs in AF. High heterogeneity warrants further subgroup analyses.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,241 · 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
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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