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Enregistrement W4387157922 · doi:10.1002/pds.5704

Trajectories of <scp>P2Y12</scp> inhibitor adherence in patients with acute coronary syndromes

2023· article· en· W4387157922 sur OpenAlexafffundabout
Jungyeon Moon, Aya Ozaki, Alice Chong, Maneesh Sud, Jiming Fang, Peter C. Austin, Dennis T. Ko, Cynthia A. Jackevicius

Notice bibliographique

RevuePharmacoepidemiology and Drug Safety · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntiplatelet Therapy and Cardiovascular Diseases
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTicagrelorMedicineClopidogrelP2Y12Acute coronary syndromeInternal medicineAtrial fibrillationCohortRetrospective cohort studyPopulationLogistic regressionCardiologyCohort studyEmergency medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: P2Y12 inhibitors (P2Y12i) reduce cardiac events after acute coronary syndromes (ACS). However, suboptimal P2Y12i adherence persists. We aimed to examine P2Y12i non-adherence using group-based trajectory methods and to identify adherence predictors. METHODS: We conducted a population-based, retrospective cohort study using administrative data in Ontario, Canada of patients ≥65 years admitted for ACS between April 2014 and March 2018 with a P2Y12i dispensed within 7 days of discharge. We used group-based trajectory models to characterize longitudinal 1-year adherence patterns. Predictors associated with each adherence trajectory were identified by multinomial logistic regression. RESULTS: We included 11 917 patients using clopidogrel and 9763 using ticagrelor, aged [mean ± SD]: 77.33 ± 8.31/73.59 ± 6.79 years; men: 56.2%/65.4%, respectively. We identified 3 longitudinal adherence trajectories, that differed by agent: 75% of clopidogrel and 68% of ticagrelor patients showed a consistently adherent trajectory, while 13%/17% were gradually, and 12%/15% were rapidly non-adherent, respectively (p < 0.001). Differing baseline characteristics in each cohort were associated with observed adherence trajectories. Concomitant atrial fibrillation and prior bleeding history were associated with non-adherence among clopidogrel users. Among ticagrelor users, women and older persons were more likely to be rapidly non-adherent, adherence declining steeply starting 1 month post-ACS. CONCLUSIONS: We identified distinct adherence trajectories for clopidogrel and ticagrelor post-ACS, with 3 out of 4 clopidogrel patients but only 2 out of 3 ticagrelor patients in the consistently adherent trajectory. Intensive interventions targeted to the period of steep adherence decline post-ACS, particularly for women and older persons initiating ticagrelor, and patients with atrial fibrillation on clopidogrel should be considered and investigated further.

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 enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,475

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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