Medication adherence and clinical outcome in patients with pulmonary arterial hypertension or distal chronic thromboembolic pulmonary hypertension
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In pulmonary arterial hypertension (PAH) and distal chronic thromboembolic pulmonary hypertension (CTEPH), the consistent use of disease-specific therapies is crucial. We aimed to investigate medication adherence to oral disease-specific medication and the impact on clinical outcome among patients with PAH or CTEPH to identify potential patient-related reasons for treatment incompliance. STUDY DESIGN AND METHODS: This prospective study focused on medication adherence using a multimeasure approach, including specialty pharmacy order data to calculate medication possession ratio (MPR) and self-reporting via questionnaire among patients with PAH or CTEPH. Adherence rates of ≥80% were considered adherent. Simplified four-strata risk categories according to the 2022 European Respiratory Society/European Society of Cardiology pulmonary hypertension (PH) guidelines were determined. RESULTS: We included 93 patients (66% women, 75% PAH, 25% CTEPH, 57±17 years), all on PH-targeted oral medication between 2013 and 2023. Overall, a number of 73 patients (78%) were classified as adherent. The mean MPR was 98±19% and the mean value of questionnaire responses was 89±10%. At the end of the observation period, adherent patients improved their risk category, while non-adherent patients did not. Factors associated with adherence were older age (OR=1.03, 95% CI=1.01 to 1.07) and being classified in a higher risk category (OR=2.13; 95% CI=1.11 to 4.64). Patients with adverse drug reactions were 75% more likely to be non-adherent to medication (OR=0.25; 95% CI=0.08 to 0.77). CONCLUSION: In this collective, mean MPR and self-reported adherence were overall high, with 78% of patients classified as adherent. Adherent patients improved clinical outcomes contrary to non-adherent patients. Insufficient adherence and potential contributing factors should be regularly considered, especially in patients without improvement after starting disease-specific therapy.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».