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Effect of Number of Medications on Cardiovascular Therapy Adherence

2002· article· en· W4245333019 on OpenAlexaff
Stephen Shalansky, Adrian R. Levy

Bibliographic record

VenueAnnals of Pharmacotherapy · 2002
Typearticle
Languageen
FieldMedicine
TopicMedication Adherence and Compliance
Canadian institutionsSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Fundersnot available
KeywordsMedicineIntensive care medicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

AbstractOBJECTIVE:Increasing regimen complexity is generally assumed to result in lower medication adherence, but there is conflicting evidence. This study determined the relationship between the number of medications dispensed and adherence with chronic cardiovascular regimens.METHODS:A survey was administered to 367 patients who had taken an angiotensin-converting enzyme inhibitor or lipid-lowering medication for at least 3 consecutive months. Information was collected on nonprescription drug use, demographics, adverse effects, and use of adherence aids. Prescription drug use data over the previous 12 months were obtained for each subject from the British Columbia prescription claims database. Adherence for each prescription medication was calculated based on prescription fill dates and number of days supplied. Univariate and multivariate analyses were used to identify predictors of nonadherence (>80%) with cardiovascular medications.RESULTS:Forty-five subjects (12%) were categorized as nonadherent. Nonadherent subjects took fewer regularly scheduled prescription medications per day (4.1 ± 2.7 vs. 5.9 ± 3.4; p = 0.001), fewer pills per day (5.3 ± 3.6 vs. 9.2 ± 7.1; p < 0.001), and had fewer administration × per day (1.8 ± 0.7 vs. 2.4 ± 0.9; p = 0.001). A multivariate logistic regression model adjusting for age, gender, reported adverse effects, reported nonprescription drug use, and use of adherence aids identified fewer regularly scheduled prescription drugs as an independent predictor of nonadherence with chronic cardiovascular medications (OR = 0.85 per medication, 95% CI 0.74 to 0.94; p = 0.01).CONCLUSIONS:Contrary to popular belief, taking fewer medications was associated with lower adherence with chronic cardiovascular regimens. ResumenOBJETIVO:Un aumento en la complejidad del régimen de tratamiento se asume que generalmente resulta en un cumplimiento bajo con el tratamiento, pero existe evidencia conflictiva. El objetivo de este estudio fue determinar la relación entre el número de medicamentos despachados y el cumplimiento con los regímenes cardiovasculares crónicos.MÉTODOS:Trescientos sesenta y siete sujetos que habían tomado un inhibidor de la enzima convertidora de angiotensina o un medicamento para disminuir lípidos, por lo menos durante 3 meses consecutivos, completaron una encuesta. Información relacionada al uso de fármacos sin receta, información demográfica, efectos adversos y el uso de ayudas para el cumplimiento con el régimen de tratamiento fue seleccionada. La data sobre el uso de fármacos de prescripción, para cada sujeto durante los 12 meses anteriores, fue obtenida del banco de datos de reclamaciones de prescipciones de Colombia Británica. El cumplimiento con el uso de cada medicamento de prescripción fue calculado en base a la fecha en que se despachó la receta y el número de días surtidos. Los factores de predicción para el incumplimiento con el tratamiento con medicamentos cardiovasculares (<80%) fueron identificados a través del uso de análisis de una variable o de variables múltiples.RESULTADOS:Cuarenta y cinco sujetos (14%) fueron clasificados como no cumplidores. Estos sujetos tomaron menos medicamentos de prescripción en un horario regular diario (4.1 ± 2.7 vs. 5.9 ± 3.4, p = 0.001), menos píldoras por día (5.3 ± 3.6 vs. 9.2 ± 7.1, P <0.001) y tuvieron menos tiempos de administración diarios (1.8 ± 0.7 vs. 2.4 ± 0.9, P = 0.001). Un modelo de regresión logístico de variables múltiples, ajustando para edad, sexo, efectos adversos notificados, uso de fármacos sin prescripción reportados y uso de ayudas para el cumplimiento con el régimen, identificó el factor de "menos fármacos de prescripción en un horario regular" como un factor de predicción independiente para el incumplimiento con el régimen de medicamentos cardiovasculares crónicos.CONCLUSION:Contrario a la creencia popular, "el tomar menos medicamentos" fue asociado con un cumplimiento más bajo con los regímenes cardiovasculares crónicos. RésuméOBJECTIF:L'utilisation de traitements plus complexes peut influencer négativement l'observance bien qu'il y ait des données contradictoires sur le sujet. Le but de cette étude était de déterminer le lien entre le nombre de médicaments cardiovasculaires servis et l'observance au traitement.MÉTHODOLOGIE:Un questionnaire a été administré à 367 sujets qui prenaient un inhibiteur de l'enzyme de conversion de l'angiotensine ou un hypolipémiant depuis au moins 3 mois consécutifs. Les informations recueillies portaient sur l'utilisation de médicaments sans ordonnance, les données démographiques, les effets indésirables, et l'utilisation d'aides pour améliorer l'observance au traitement. Les données d'utilisation de médicaments sous ordonnance au cours des 12 derniers mois ont été obtenues pour chaque sujet à partir de la banque de données de réclamations de la Colombie Britannique. L'observance pour chaque médicament d'ordonnance a été calculée à partir des dates de renouvellement et du nombre de jours servis. Des analyses uni et multivariées ont été utilisées pour identifier les facteurs prédisposant à l'inobservance (<80%) aux médicaments cardiovasculaires.RÉSULTATS:Quarante-cinq sujets (14%) ont été identifiés comme étant inobservants à leur traitement. Ces sujets avaient moins de médicaments sous ordonnance à prendre régulièrement (4.1 ± 2.7 vs. 5.9 ± 3.4, p=0.001), moins de comprimés par jour (5.3 ± 3.6 vs. 9.2 ± 7.1, p < 0.001) et moins de prises par jour (1.8 ± 0.7 vs. 2.4 ± 0.9, p = 0.001). Un modèle de régression logistique tenant compte de l'âge, du sexe, des effets indésirables rapportés, de l'utilisation de médicaments sans ordonnance ainsi que de l'usage d'aides pour améliorer l'observance a démontré que le fait de prendre un plus petit nombre de médicaments d'ordonnance cardiovasculaires constituait un facteur de risque indépendant de non observance (rapport de cotes = 0.85 par médicament, intervalle de confiance à 95%: 0.74–0.94, p = 0.01).CONCLUSIONS:Contrairement à la croyance populaire, le fait de prendre moins de médicaments est associé à une observance plus faible dans le cas des traitements cardiovasculaires chroniques.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.643
Threshold uncertainty score0.991

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.129
GPT teacher head0.437
Teacher spread0.308 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations14
Published2002
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