Medication use of Canadians with chronic obstructive pulmonary disease: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The objectives of this study were to describe medication use, treatment patterns and adherence, as well as acute exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease (AECOPD) among adults living with COPD. Methods A retrospective observational study using administrative data (linked by unique person-level personal health numbers) between 1 April 2007 and 31 March 2018 from Alberta, Canada was performed. Individuals aged ≥35 years who had been living with COPD ≥1 year on 1 April 2017 (index date) were identified. COPD-related medication use was determined on the index date (baseline), and medication use, treatment patterns, adherence and AECOPD were measured during the 1-year postindex observation period; descriptive statistics were applied. Results Among the total cohort (n=192 814), 59% were not using a COPD-related medication at baseline; among those using medication, the most common (>10%) classes were short acting bronchodilators only (29%), dual inhaled corticosteroids/long acting beta 2 agonists (ICS/LABA, 27%), combined ICSs/LABA/long acting muscarinic antagonist (ICS/LABA/LAMA, 21%) and LAMA monotherapy (12%). During the observation period, those with baseline COPD medication use had low adherence (42% were adherent (medication possession ratio ≥0.80) to their baseline medication class) and AECOPD were common (13%–40%); 66% of those with ≥1 dispensation for an additional medication class had a step-up in therapy that was concordant with guideline recommendations. Conclusions In this population-based study, the majority of individuals identified as living with COPD were not taking any COPD-related medication, while in those who were taking medication, adherence was low, deficits in alignment to guideline-recommended therapy were observed and many had AECOPD. Strategies for earlier identification of undertreatment, consideration of guideline-based knowledge transfer strategies and mechanisms to improve long-term medication adherence may improve outcomes.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».