Self-reported non-adherence to P2Y12 inhibitors in patients undergoing percutaneous coronary intervention: Application of the medication non-adherence academic research consortium classification
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The Non-adherence Academic Research Consortium (NARC) has recently developed a consensus-based standardized classification for medication non-adherence in cardiovascular clinical trials. We aimed to assess the prevalence of NARC-defined self-reported non-adherence to P2Y12 inhibitors and its impact on clinical outcomes in patients undergoing percutaneous coronary intervention (PCI). METHODS AND RESULTS: Using a standardized questionnaire administered at 1 year after PCI, we assessed the 4 NARC-defined non-adherence levels including type, decision-maker, reasons, and timing within the Bern PCI registry. The primary endpoint was the patient-oriented composite endpoint (POCE) defined as a composite of death, myocardial infarction, stroke, and any revascularization at 1 year. The recommended P2Y12 inhibitor duration was 12 months. Among 3,896 patients, P2Y12 inhibitor non-adherence was observed in 647 (17%) patients. Discontinuation was permanent in the majority of patients (84%). The decision was mainly driven by a physician (94%), and rarely by patients (6%). The most frequent reason was risk profile change (43%), followed by unlisted reasons (25%), surgery (17%), and adverse events (14%). Non-adherence occurred early (<30 days) in 21%, late (30-180 days) in 45%, and very late (>180 days) in 33%. The majority of POCE events (n = 421/502, 84%) occurred during adherence to the prescribed P2Y12 inhibitor. Permanent discontinuation, doctor-driven non-adherence, and risk profile change emerged as independent predictors for POCE. CONCLUSIONS: In real-world PCI population treated with 1-year DAPT, non-adherence was observed in nearly one-fifth of patients. Non-adherence to P2Y12 inhibitors was associated with worse clinical outcomes, while the risk was related to underlying contexts. CLINICALTRIALS.GOV IDENTIFIER: NCT02241291.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».