Characterization of long-term oral anticoagulant adherence trajectories among patients with atrial fibrillation: a retrospective observational study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Medication taking is a dynamic behaviour that changes over time. Conventional adherence summary measures (e.g. proportion days covered) used in the OAC adherence studies conducted so far, however, are insensitive to the fluid nature of adherence. For example, identical PDC values can be calculated for patients with initial good adherence followed by poor adherence, and for those with periodic non-adherence throughout the course of therapy. Purpose The objective of this study was to characterize atrial fibrillation (AF) patients' long-term unique oral anticoagulant (OAC) adherence trajectories. Methods Using linked, population-based administrative data containing physician billings, hospitalization and prescription records of 4.8 million British Columbians (1996–2019), incident adult cases of AF were identified. Only patients who had prescription refill data available for five years were included in the analysis. The primary measure of OAC adherence was the proportion of days covered (PDC) over consecutive 90-day rolling windows. We modelled continuous 90-day PDC values over time. The time variable was number of years since OAC initiation. Group-Based Trajectory Modelling (GBTM) was used to identify patients' unique longitudinal adherence trajectories. To determine the best model, a relative comparison was done between models using Bayesian information criteria (BIC), and the Akaike information criterion (AIC). Results The study cohort was 19,749 AF patients [mean age 70.6y (SD 10.64), 56% male, mean CHA2DS2-VASc score 2.77 (SD 1.39]. The model that best fit our data identified four distinct OAC adherence trajectories (Figure). These were “consistent good adherence” (n=14,631 patients, 74.1% of the cohort), “rapid decline and discontinuation” (n=2327, 11.8%), “rapid decline with recovery” (n=1973, 9.99%), and “slow decline and discontinuation” (n=819, 4.2%). Our results show that there is heterogeneity among non-adherers. PDC dropped significantly in the first year after therapy initiation for those with “rapid decline and discontinuation” trajectory. Patients exhibiting “rapid decline with recovery” also displayed a rapid decline in adherence in the first year but showed improvements around the third year. Those in the “slow decline and discontinuation” trajectory displayed slow decline in adherence over first three years which eventually led to permanent discontinuation of therapy. Conclusion In this retrospective study we distinguished between the different kinds of non-adherence in terms of timing and rate. While a majority of our cohort adhered to their medications, we identified three unique trajectories displaying declining adherence over time at varying rates. Our results emphasize the importance of early intervention and have direct implications for improving the design of adherence interventions. Funding Acknowledgement Type of funding sources: Public grant(s) – National budget only. Main funding source(s): Canadian Institutes of Health Research grant
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».