Oral Anticoagulant Prescription Trends, Profile Use, and Determinants of Adherence in Patients with Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose Data on oral anticoagulant (OAC) uptake and pattern of use are limited. Real‐life data in patients with atrial fibrillation (AF) are important for understanding patient exposure. A cohort study of new OAC users was built to assess trends of drug use from 2011 to 2017, persistence rate, switching rate, adherence level, and predictors of adherence. Methods We built a cohort using the Régie d’Assurance Maladie du Québec (RAMQ) and Med‐Echo administrative databases of new adult OAC users within 1 year following hospitalization with a diagnosis of AF. New users of OAC were defined as having no OAC claims in the year before cohort entry. We assessed trends of OAC use; persistence rate, defined as a gap between refills of no longer than two times the duration of the previous prescriptions; and adherence level, defined as the proportion of days covered (PDC) over a 1‐year period following initiation. Predictors of nonadherence (PDC less than 80%) were analyzed using logistic regression models. Results The cohort consisted of 33,311 incident OAC users. Of total OAC claims, the proportions of warfarin claims decreased from 77.9% in 2011 to 12.7% in 2017, with direct oral anticoagulants (DOACs) accounting for 87.3% of claims, of which apixaban and rivaroxaban accounted for 60.1% and 23.4%, respectively, by the end of 2017. One year after OAC initiation, persistence rates ranged from 53% with warfarin to 77% with a high dose of apixaban. Approximately 75% of incident OAC users were considered “adherent” (PDC 80% or more), with a mean PDC of 95.6–98.1%, compared with “nonadherent,” with a mean PDC varying between 43.1% and 50.7%. Older age, female sex, higher CHA 2 DS 2 ‐VASc score (to predict thromboembolic risk in AF), prior stroke, and treatment with chronic cardiovascular disease drugs were associated with high adherence levels. Conclusion The clinical uptake of DOACs increased over time, accounting for 87.3% of prescriptions in 2017. In our study, 25% of new OAC users presented a low adherence level. Adherence to OACs remains a significant challenge in patients with AF.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».