Medication Adherence During Adjunct Therapy With Statins and ACE Inhibitors in Adolescents With Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE Suboptimal adherence to insulin treatment is a main issue in adolescents with type 1 diabetes. However, to date, there are no available data on adherence to adjunct noninsulin medications in this population. Our aim was to assess adherence to ACE inhibitors and statins and explore potential determinants in adolescents with type 1 diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS There were 443 adolescents with type 1 diabetes recruited into the Adolescent Type 1 Diabetes Cardio-Renal Intervention Trial (AdDIT) and exposed to treatment with two oral drugs—an ACE inhibitor and a statin—as well as combinations of both or placebo for 2–4 years. Adherence was assessed every 3 months with the Medication Event Monitoring System (MEMS) and pill count. RESULTS Median adherence during the trial was 80.2% (interquartile range 63.6–91.8) based on MEMS and 85.7% (72.4–92.9) for pill count. Adherence based on MEMS and pill count dropped from 92.9% and 96.3%, respectively, at the first visit to 76.3% and 79.0% at the end of the trial. The percentage of study participants with adherence ≥75% declined from 84% to 53%. A good correlation was found between adherence based on MEMS and pill count (r = 0.82, P < 0.001). Factors associated with adherence were age, glycemic control, and country. CONCLUSIONS We report an overall good adherence to ACE inhibitors and statins during a clinical trial, although there was a clear decline in adherence over time. Older age and suboptimal glycemic control at baseline predicted lower adherence during the trial, and, predictably, reduced adherence was more prevalent in subjects who subsequently dropped out.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».