Interventions to improve adherence to statins: a summary of current evidence
Notice bibliographique
Résumé
Statin non-adherence and discontinuation is common and associated with a higher risk of cardiovascular events than adherence and persistence. We aimed to summarise the effectiveness of interventions employed to improve statin adherence and persistence. Data sources included systematic reviews (SR), meta-analyses (MA), randomised controlled trials (RCT) and alternative design studies (e.g. cohort, quasi-experimental, prospective and retrospective) from EMBASE, Medline and PubMed databases, without date restrictions. Studies that evaluated an intervention targeting adherence to self-administered statin medication for primary or secondary prevention were eligible. Adherence, as primary measure, and lipid levels as secondary measure were analysed. Findings were reported by category of intervention and study design. Potential implementation of successful interventions within the UK NHS was assessed, as well as the resources required. Nineteen SR and MAs, forty-three RCTs, and twenty studies of alternative design were included. Interventions were categorized into eight categories. Modification of statin regimen, financial considerations, and blended interventions improved statin adherence compared to usual care. Patient-targeting behavioural interventions were least likely to be successful. Pharmacists were most commonly involved in intervention delivery. All sixty-one interventions were found to be practical, albeit some were dependent on availability of resources required. HCP training was needed for almost 80% of the interventions. A variety of successful interventions to improve adherence to statins have been reported and are easily applicable within the NHS. Investment in staff training is important for successful implementation of these interventions in routine practice.
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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 | 0,012 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».