Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medication adherence is an important factor in maintaining and improving health, although adherence levels are often suboptimal. Previous studies have highlighted the importance of prior adherence behavior in understanding future adherence behaviors. OBJECTIVE: To improve understanding of adherence behavior and analyze the role of previous adherence in estimating the likelihood of future adherence for maintenance medications. METHODS: The adherence behaviors of 53,709 continuously enrolled individuals in employer-sponsored health plans were analyzed using a state-dependence framework (ie, adherence patterns in the past influence adherence in the future). This allowed for the estimation of the extent of carryover in adherence from one quarter to another while adjusting for observed and unobserved heterogeneity and enrollee characteristics. The role of the initial observation of adherence on the likelihood of future adherence was also analyzed. This study focuses on enrollee cohorts who filled prescriptions in 3 maintenance medication classes: lipid-lowering medications, antihypertensive medications, and oral antidiabetes medications. RESULTS: If an enrollee was adherent in the previous quarter, more than 80% of the time they remained adherent in the current quarter. Similarly, if they were nonadherent in the previous quarter, more than 75% of the time they remained nonadherent. Marginal effect estimates for prior adherence (previous quarter and initial quarter) showed increases in predicted adherence when adherent in the previous quarter (8.7 percentage points [pp] [95% CI = 8.0-9.3 pp] for lipid-lowering medications) and when adherent in the initial quarter (14.4 pp [13.8-15.1 pp] for lipid-lowering medications). Adherence in the initial and previous quarter increased predicted adherence considerably (22.7 pp [22.1-23.3 pp]). Similar patterns held for the antihypertensive medication cohort (antihypertensive medications) and the oral antidiabetes medication cohort (oral antidiabetes medications). The area under the curve (AUC) showed considerable improvement when moving from pooled probit models to dynamic random-effects probit models. AUC for the dynamic models exceeded 0.85 in the 3 medication cohorts, whereas the pooled probit models remained under 0.7. CONCLUSIONS: Adherence in the previous quarter is associated with adherence in the current quarter, after accounting for sources of observable and unobservable heterogeneity across enrollees. In addition, the initial value of adherence matters when explaining the likelihood of adherence.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».