Anti-Hyperglycemic Medication Adherence and Health Services Utilization in People with Diabetes: A Longitudinal Study of Alberta’s Tomorrow Project
Notice bibliographique
Résumé
Background: Little is known about the long-term (>2 years) relationship between the time-varying drug adherence and healthcare utilization for patients with diabetes. Objective: To characterize the relationship between time-varying anti-hyperglycemic medication adherence and healthcare utilization in patients with diabetes, using data from Alberta's Tomorrow Project, a population-based cohort study in Alberta, Canada. Methods: Incident cases of diabetes with at least 24 months of follow-up were included in the study. Anti-hyperglycemic drug adherence was measured by proportion of days covered (PDC) in the past 12 months for each year after diagnosis. The rate of healthcare utilization was assessed for the subsequent 12 months, 36 months and 60 months. A time-varying, negative binomial generalized estimating equation model was used to examine the association between medication adherence and healthcare utilization. Results: Among 2155 incident cases of diabetes, average age at diagnosis was 59.6±9.3, 51.0% were female and average duration of follow-up was 7.3±3.7 (range, 2.0-16.2) years. The proportion of patients taking anti-hyperglycemic medications was 47.6% during the first year of diagnosis, which increased to 77.3% by the end of follow-up. Compared to adherent patients (PDC≥0.8), non-adherent patients (PDC<0.8) had substantially higher rate of all-cause hospitalization [incident rate ratio, IRR=1.48 (1.22-1.79), ED visits [1.30 (1.15-1.47)] and GP visits [1.17 (1.08-1.27)] in the subsequent 12 months. However, these associations became weaker with longer follow-up [eg, IRR=1.18 (0.98-1.39) and 1.05 (0.94-1.18) for all-cause hospitalization in the subsequent 36 and 60 months, respectively]. Conclusion: Poor adherence among diabetic patients was associated with substantially higher rate of healthcare utilization in the short term (eg, 12 months); however, this association weakened over a longer period (eg, 36-60 months).
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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 | 0,001 |
| 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 ».