MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4380681685 · doi:10.1161/circ.146.suppl_1.11306

Abstract 11306: Trajectories of Ticagrelor Adherence in Patients With Acute Coronary Syndromes

2022· article· en· W4380681685 sur OpenAlexaffabout
Jungyeon Moon, Aya Ozaki, Dennis T. Ko, Alice Chong, Jiming Fang, Peter C. Austin, Maneesh Sud, Cynthia A. Jackevicius

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTicagrelorMedicineCohortAcute coronary syndromeRetrospective cohort studyInternal medicineCohort studyTrajectoryCardiologyDemographyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Adherence is often measured using proportion of days covered (PDC), where the single average PDC that is estimated conceals the heterogeneity of the adherence patterns, each of which may require unique solutions. Novel group-based trajectory methods allow one to distinguish subgroups of adherence patterns. We examined the magnitude of variation in PDC estimates in these subgroups. Methods: We conducted a retrospective cohort study of patients aged ≥65 years who had filled ticagrelor within 7 days post-ACS discharge in Ontario, Canada between 4/2014-3/2018. Longitudinal patterns of adherence were measured using group-based trajectory models over 1 year and compared with traditional adherence metrics using PDC for the entire cohort and for each trajectory group. Results: We identified 9,764 ticagrelor users (mean age 73.6; 65.4% men). Three distinct trajectory patterns of ticagrelor adherence were identified: a consistently adherent, a gradually nonadherent, and a rapidly nonadherent group, comprising 67.8%, 17.1% and 15.1% of the cohort, respectively. The 1-year mean PDC (±SD) was 80.8±29.2 for the whole ticagrelor post-ACS cohort. After differentiating by adherence trajectory group, mean PDC (±SD) was 97.4±4.5 % in the consistently adherent, while it was 69.1±15.6% and 20.2±11.6 over 1 year in the gradually and rapidly non-adherent trajectory groups, respectively. Conclusions: The overall ticagrelor adherence of ~80% 1-year post-ACS instills a false sense of comfort. The 3 distinct trajectory groups revealed divergent patterns not reflected by this overall mean estimate. The two-thirds of patients who were consistently adherent maintained nearly perfect ticagrelor adherence, while the rapidly non-adherent group only took ticagrelor on average for 2.5 months of the year. The trajectory method approach allows us to distinguish adherence subgroups, and better identify patients at risk of nonadherence who need targeted interventions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCirculationMême sujetMedication Adherence and ComplianceTravaux en français237 207