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Enregistrement W2991469814 · doi:10.1161/jaha.119.013857

Change in Trajectories of Adherence to Lipid‐Lowering Drugs Following Non‐Fatal Acute Coronary Syndrome or Stroke

2019· article· en· W2991469814 sur OpenAlexafffundabout
Arsène Zongo, Scot H. Simpson, Jeffrey Johnson, Dean T. Eurich

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensUniversité LavalThe Quebec Population Health Research NetworkUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGovernment of Alberta
Mots-clésMedicineStroke (engine)Acute coronary syndromeLogistic regressionCohortMultinomial logistic regressionInternal medicineEmergency medicinePhysical therapyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Poor adherence to cardioprotective drugs remains a concern among patients for secondary prevention. A better understanding of adherence fluctuations before and after critical health events may inform approaches for addressing or preventing poor adherence. Therefore, we assessed trajectories of adherence to lipid-lowering drugs before and after acute coronary syndrome (ACS) or stroke and identified post-ACS/stroke trajectories' predictors. Methods and Results We conducted a cohort study of patients hospitalized for ACS or stroke in Alberta, Canada, using administrative health data between 2009 and 2015. Patients using lipid-lowering drugs in the 2 years pre-hospitalization and had post-discharge follow-up ≥365 days were included. We used group-based trajectory modeling to assess adherence trajectories and multinomial logistic regression to assess trajectories' predictors. In total, 10 623 patients were included. The average age was 69 years, and 65% were men. Five trajectories were identified in both periods: nearly perfect, gradual increase, gradual decline, rapid decline, and poor adherence throughout. Of patients who were poor adherers, rapidly or gradually declining pre-hospitalization, 2395/3588 (66.8%) switched to gradual increase or perfect adherence post discharge. Conversely, of patients gradually increasing or nearly perfect before, only 4822/7035 (68.5%) were nearly perfect adherers after. Main predictors of poor post-ACS/stroke trajectories included older age, female sex, lack of immediate post discharge follow-up, and prior trajectories. Conclusions This study suggests that adherence post-ACS/stroke is highly variable and emphasizes the importance for clinicians to recognize that post-discharge adherence will likely change negatively for prior good adherers. Adherence-enhancing interventions should occur both early and late following discharge.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,246

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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