Primary prescription adherence for obstructive lung disease in a primary care population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this study was to determine primary prescription adherence for obstructive lung diseases (e.g., asthma, COPD) in an adult primary care patient population over a 3-year period. METHODS: A retrospective analysis of electronic medical record and administrative data was performed to determine primary adherence, defined as dispensation of a new prescription within 90 days of the date the prescription was written. Multivariable logistic regression models were used to test predictors of prescription primary adherence. RESULTS: Of 13,220 prescriptions for obstructive airway disease, 75.9% (N = 10,038) were filled. In multivariate analysis, depression, certain age groups (18-44 years), higher income quartile were associated with reduced prescription adherence. However, 1-2 ER visits in the previous year (compared to no ER visits), number of ambulatory visits in the previous year, and number of hospitalizations in the previous year, did not increase the likelihood of prescription adherence. INTERPRETATION: This study provides important insights about factors associated with prescription nonadherence and is the first study examining primary medication adherence with medications for obstructive lung disease in adults, providing indications of prescription nonadherence patterns among a broad population.
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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 | 0,000 |
| 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 ».