Association Between Schizophrenia and Adherence to Medications for Secondary Stroke Prevention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Schizophrenia is associated with an increased risk of stroke and under-treatment of vascular risk factors, but less is known about adherence to medications for secondary stroke prevention. We sought to understand current rates of adherence to secondary stroke prevention therapies among elderly ischemic stroke survivors with and without schizophrenia. METHODS: In a population-based cohort study, we used administrative databases to identify all patients aged ≥65 years who were hospitalized with ischemic stroke in the province of Ontario, Canada, between 2004 and 2018, and a validated algorithm to identify those with schizophrenia. Among patients who filled a prescription for antihypertensive, lipid-lowering, or anticoagulant medications within 3 months and were alive 1 year after discharge, we compared the proportion with low adherence (defined as an annual proportion of days covered of <0.4) in those with and without schizophrenia. We used multivariable logistic regression to estimate the association between schizophrenia and low adherence adjusting for age, sex, comorbid conditions, area of residence, and socioeconomic status. RESULTS: Of the 55 842 patients included, the mean age was 79.5 years, 53.3% were women, and 1.0% had schizophrenia. Among those who survived to 1 year after discharge, individuals with schizophrenia were more likely than those without to have low adherence to antihypertensive (28.0% versus 18.8%; adjusted odds ratio, 1.60 [95% CI, 1.28-2.01]), lipid-lowering (38.6% versus 29.8%; adjusted odds ratio, 1.60 [95% CI, 1.31-1.96]), or anticoagulant medications (41.1% versus 32.0%; adjusted odds ratio, 1.61 [95% CI, 1.00-2.58]), even after adjustment for age, sex, comorbid illness, rurality, and neighborhood income quintile. CONCLUSIONS: Schizophrenia is associated with poor adherence to medications for secondary stroke prevention. Future work should focus on developing individual- and system-level interventions to improve vascular risk factor management in this population.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».