Adherence to direct or vitamin K antagonist oral anticoagulants in patients with atrial fibrillation: a long-term observational study
Notice bibliographique
Résumé
Our objectives were to measure long-term adherence to oral anticoagulants (OACs) in patients with atrial fibrillation (AF) and to identify patient factors associated with adherence. Using linked, population-based administrative data from British Columbia, Canada, an incident cohort of adults prescribed OACs for AF was identified. We calculated the proportion of days covered (PDC) as a time-dependent covariate for each 90-day window from OAC initiation until the end of follow-up. Associations between patient attributes and adherence were assessed using generalized mixed effect linear regression models. 30,264 patients were included. Mean PDC was 0.69 (SD 0.28) over a median follow-up of 6.7 years. 54% of patients were non-adherent (PDC < 0.8). After controlling for confounders, factors positively associated with adherence were number of drug class switches, history of stroke or transient ischemic attack, history of vascular disease, time since initiation, and age. Age > 75 years at initiation, polypharmacy (among VKA users only), and receiving DOAC (vs. VKA) were negatively associated with adherence. PDC decreased over time for VKA users and increased for DOAC users. Over half of AF patients studied were, on average, nonadherent to OAC therapy and missed 32% of their doses. Several patient factors were associated with higher or lower adherence, and adherence to VKA declined during therapy while DOAC adherence increased slightly over time. To min im ize the risk stroke, adherence-supporting interventions are needed for all patients with AF, particularly those aged > 75 years, those with prior stroke or vascular disease, VKA users with polypharmacy, and DOAC recipients.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».