Association between previous and future antipsychotic adherence in patients initiating clozapine: real-world observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although recognised as the most effective antipsychotic for treatment-resistant schizophrenia, clozapine remains underused. One reason is the widespread concern about non-adherence to clozapine because of poor adherence before initiating clozapine. AIMS: To determine if prior poor out-patient adherence to treatmentbefore initiating clozapine predisposes to poor out-patient adherence to clozapine or to any antipsychotics (including clozapine) after its initiation. METHOD: This cohort study included 3228 patients with schizophrenia living in Quebec (Canada) initiating (with a 2-year clearance period) oral clozapine (index date) between 2009 and 2016. Using pharmacy data, out-patient adherence to treatment was measured by the medication possession ratio (MPR), over a 1-year period preceding and following the index date. Five groups of patients were formed based on their prior MPR level (independent variable). Two dependent variables were defined after clozapine initiation (good out-patient adherence to any antipsychotics and to clozapine only). Along with multiple logistic regressions, state sequence analysis was used as a visual representation of antipsychotic-use trajectories over time, before and after clozapine initiation. RESULTS: Although prior poor adherence to antipsychotics was associated with poor adherence after clozapine initiation, the absolute risk of subsequent poor adherence remained low, regardless of previous adherence level. Most patients adhered to their treatment after initiating clozapine (>68% to clozapine and >84% to any antipsychotics). CONCLUSIONS: Despite the fact that poor adherence prior to initiating clozapine is widely recognised by clinicians as a barrier for the prescription of clozapine, the current study supports the initiation of clozapine in all eligible patients.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».