Patterns and determinants of statin prescribing and discontinuation in individuals aged 80 and older: A 10-year population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Considering the limited knowledge regarding the benefits and risks of statins in people ≥80 years, population use patterns can provide valuable insights. OBJECTIVE: To describe prescribing and discontinuation patterns for statins, along with their determinants, in people ≥80 years in Québec, Canada. METHODS: Using the Quebec Integrated Chronic Disease Surveillance System, we built a population-based cohort of community-dwelling adults aged ≥80 years on January 4, 2018. We assessed statin use in the 5 years before and after cohort entry to calculate the proportion of prevalent, incident, and discontinued statin users. We used multivariable Cox models to identify factors associated with initiation and discontinuation, using hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals. RESULTS: A total of 317,027 individuals of mean age 85.2 years were included. At cohort entry, 51% were prevalent statin users. Within 5 years, 11% of nonusers initiated a statin. Among prevalent users, 22% discontinued their therapy during follow-up. Strongest factors associated with initiation included ages 80-84 (HRs ranging from 0.74 [95% confidence interval: 0.71-0.76] for 85-89 years to 0.26 [0.22-0.30] for 95+), previous statin use (1.99 [1.93-2.07]), and male sex (1.44 [1.39-1.49]). Older age (HRs ranging from 1.54 [1.51-1.58] for 85-89 years to 3.65 [3.42-3.89] for 95+), and Alzheimer's disease (1.77 [1.71-1.82]) were the most common factors for discontinuation. Previous cardiovascular disease was associated with both initiation (1.26 [1.07-1.49]) and reduced likelihood of discontinuation (0.69 [0.64-0.74]). CONCLUSION: Statin use remains prevalent among the ≥80 years. A thorough evaluation of the risk/benefit balance of such use is needed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».