The link between adherence to antihypertensive medications and mortality rates in patients with hypertension: a systematic review and meta-analysis of cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypertension (HTN) significantly contributes to cardiovascular disease (CVD) and mortality. This systematic review and meta-analysis specifically investigates how different levels of adherence to antihypertensive therapy (AHT) affect mortality rates in HTN patients. By synthesizing cohort studies, it aims to enhance understanding and inform clinical practices to improve outcomes in hypertensive populations. METHODS: Our meta-analysis employed a comprehensive search strategy using keywords related to hypertension, medical adherence, and mortality across PubMed, Scopus, and Web of Science, up to July 2024. The eligibility criteria focused on cohort studies linking AHT adherence to mortality. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess the risk of bias (ROB). Quantitative analyses involved hazard ratios (HR) and confidence intervals (CI), with an 80% adherence threshold. Subgroup and meta-regression analyses were also conducted using STATA-17 to explore various outcome factors. RESULTS: From initial 1,999 studies 12 cohort studies included in our analysis. All included studies had low ROB score. A meta-analysis of 12 studies involving 2,198,311 patient with HTN revealed that poor adherence to treatment significantly increased all-cause mortality (HR: 1.32 [1.14, 1.51], p < 0.001) with high heterogeneity (I²: 98.73%). Additionally, an analysis of four studies with 1,695,872 patients indicated that low adherence was linked to elevated cardiovascular mortality (HR: 1.61 [1.43, 1.78], p < 0.001), showing moderate heterogeneity (I²: 49.51%). CONCLUSIONS: The study found that poor adherence to AHT significantly increases overall and cardiovascular mortality risk, underscoring the need for improved compliance strategies. Limitations like inconsistent definitions, observational biases, and varying follow-up durations necessitate further research to validate these findings. CLINICAL TRIAL NUMBER: Not applicable.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».