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Enregistrement W3049585394 · doi:10.1101/2020.08.14.20175125

The Prevalence of Non-Adherence in Patients with Resistant Hypertension: a Systematic Review and Meta-Analysis

2020· review· en· W3049585394 sur OpenAlexafffund
Gabrielle Bourque, Julius Vladimir Ilin, Marcel Ruzicka, Alexandra Davis, Gregory L. Hundemer, Swapnil Hiremath

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineMeta-analysisCINAHLMEDLINEConfidence intervalInternal medicinePharmacotherapySubgroup analysisPopulationSystematic reviewRandom effects modelEnvironmental healthPsychiatryPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Resistant hypertension is quite prevalent and a risk factor for cardiovascular events. Patients with suspected resistant hypertension undergo more screening intensity for secondary hypertension, despite some of them being non-adherent to prescribed pharmacotherapy. The prevalence of non-adherence in this setting varies from about 5 to 80% in the published literature. Apart from the wide range, the relation between method of assessment and prevalence is not well established. Our objective was to establish the overall prevalence of non-adherence in the apparent treatment resistant hypertension population, explore causes of heterogeneity, and evaluate the effect of the method of assessment on the estimate of non-adherence. Methods We performed a systematic review and meta-analysis. MEDLINE, EMBASE Classic+EMBASE, Cochrane, CINAHL, and Web of Science were searched for relevant articles. Details about the method of adherence assessment were extracted from each included article and grouped into direct and indirect. Pooled analysis was performed using the random effects model and heterogeneity was explored with metaregression and subgroup analyses. Results The literature search yielded 1428 studies, of which 36 were included. The pooled prevalence of non-adherence was 35% (95% confidence interval 25 – 46 %). For indirect methods of adherence assessment, it was 25% (95% CI 15 – 39 %), whereas for direct methods of assessment, it was 44% (95% CI 32 – 57 %). Metaregression suggested gender, age, and time of publication as potential factors contributing to the heterogeneity. Conclusions Non-adherence to pharmacotherapy is quite common in resistant hypertension, with the prevalence varying with the methods of assessment. Brief Summary Resistant hypertension is known to be a risk factor for cardiovascular events. These patients also undergo higher screening intensity for secondary hypertension. However, not all patients with apparent treatment resistant hypertension have true resistant hypertension, with some of them being non-adherent to prescribed pharmacotherapy. This systematic review aims to establish the overall prevalence of non-adherence in the apparent treatment resistant hypertension population and assess the relative contributions of non-adherence assessed with direct and indirect measures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,049
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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