Efficacy of eHealth Technologies on Medication Adherence in Patients With Acute Coronary Syndrome: Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Suboptimal adherence to cardiac pharmacotherapy, recommended by the guidelines after acute coronary syndrome (ACS) has been recognized and is associated with adverse outcomes. Several randomized controlled trials (RCTs) have shown that eHealth technologies are useful in reducing cardiovascular risk factors. However, little is known about the effect of eHealth interventions on medication adherence in patients following ACS. OBJECTIVE: The aim of this study is to examine the efficacy of the eHealth interventions on medication adherence to selected 5 cardioprotective medication classes in patients with ACS. METHODS: A systematic literature search of PubMed, Embase, Scopus, and Web of Science was conducted between May and October 2022, with an update in October 2023 to identify RCTs that evaluated the effectiveness of eHealth technologies, including texting, smartphone apps, or web-based apps, to improve medication adherence in patients after ACS. The risk of bias was evaluated using the modified Cochrane risk-of-bias tool for RCTs. A pooled meta-analysis was performed using a fixed-effect Mantel-Haenszel model and assessed the medication adherence to the medications of statins, aspirin, P2Y12 inhibitors, angiotensin-converting enzyme inhibitors or angiotensin receptor blockers, and β-blockers. RESULTS: We identified 5 RCTs, applicable to 4100 participants (2093 intervention vs 2007 control), for inclusion in the meta-analysis. In patients who recently had an ACS, compared to the control group, the use of eHealth intervention was not associated with improved adherence to statins at different time points (risk difference [RD] -0.01, 95% CI -0.03 to 0.03 at 6 months and RD -0.02, 95% CI -0.05 to 0.02 at 12 months), P2Y12 inhibitors (RD -0.01, 95% CI -0.04 to 0.02 and RD -0.01, 95% CI -0.03 to 0.02), aspirin (RD 0.00, 95% CI -0.06 to 0.07 and RD -0.00, 95% CI -0.07 to 0.06), angiotensin-converting enzyme inhibitors or angiotensin receptor blockers (RD -0.01, 95% CI -0.04 to 0.02 and RD 0.01, 95% CI -0.04 to 0.05), and β-blockers (RD 0.00, 95% CI -0.03 to 0.03 and RD -0.01, 95% CI -0.05 to 0.03). The intervention was also not associated with improved adherence irrespective of the adherence assessment method used (self-report or objective). CONCLUSIONS: This review identified limited evidence on the effectiveness of eHealth interventions on adherence to guideline-recommended medications after ACS. While the pooled analyses suggested a lack of effectiveness of such interventions on adherence improvement, further studies are warranted to better understand the role of different eHealth approaches in the post-ACS context.
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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) | 0,002 | 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 ».