Change in Trajectories of Adherence to Lipid‐Lowering Drugs Following Non‐Fatal Acute Coronary Syndrome or Stroke
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».