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Grant support

This work was supported by the 2018 Health Outcomes Research Grant from Merck Health Foundation (partially) and by the Instituto de Salud Carlos III, Spanish Ministry of Health, through the REDISSEC network [grant number RD16/0001/0011 to CR-B, formerly and FS-S, currently]; and through a competitive grant [Sara Borrell CD19/00137 to CR-B, currently]. The funding sources have no access to study data, did not participate in any way in the design or conduct of the study, data analysis, or decisions regarding the dissemination of findings, the development of the manuscript, or its publication.

Análisis de autorías institucional

Sanchez-Saez, FranciscoAutor o Coautor
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Assessing Concurrent Adherence to Combined Essential Medication and Clinical Outcomes in Patients With Acute Coronary Syndrome. A Population-Based, Real-World Study Using Group-Based Trajectory Models

Publicado en:Front Cardiovasc Med. 9 863876- - 2022-05-25 9(), DOI: 10.3389/fcvm.2022.863876

Autores: Rodriguez-Bernal, Clara L; Sanchez-Saez, Francisco; Bejarano-Quisoboni, Daniel; Hurtado, Isabel; Garcia-Sempere, Anibal; Peiro, Salvador; Sanfelix-Gimeno, Gabriel

Afiliaciones

Fdn Promot Hlth & Biomed Res Valencia Reg FISABIO, Hlth Serv Res Unit, Valencia, Spain - Autor o Coautor
Red Invest Serv Salud Enfermedades Cron REDISSEC, Valencia, Spain - Autor o Coautor

Resumen

AimAdherence to multiple medications recommended for secondary prevention of cardiovascular conditions represents a challenge. We aimed to identify patterns of concurrent adherence to combined therapy and assess their impact on clinical outcomes in a cohort of patients with acute coronary syndrome (ACS). MethodsPopulation-based retrospective cohort of all patients discharged after hospitalization for ACS (2009-2011), prescribed >= 3 therapeutic groups within the first month. We assessed monthly concurrent adherence (>= 24 days of medication out of 30) to >= 3 medications during the first year, and patterns were identified through group-based trajectory models. A composite clinical outcome during the second year was constructed. The association between adherence patterns and traditional refill adherence metrics [e.g., the proportion of days covered (PDC)], and outcomes were assessed through a multivariable Cox proportional hazards model. ResultsAmong 15,797 patients discharged alive, 12,057 (76.32%) initiated treatment with >= 3 therapeutic groups after discharge. We identified seven adherence trajectories to >= 3 medications: Adherent (52.94% of patients); Early Gap (6.64%); Middle Gap (5.67%); Late Decline (10.93%); Occasional Users (5.45%); Early Decline (8.79%); Non-Adherent (9.58%). Compared to the Adherent group, patients belonging to Early Gap (HR:1.30, 95%CI 1.07;1.60), Late decline (hazards ratio (HR): 1.31, 95% CI 1.1; 1.56), and Non-Adherent trajectories (HR: 1.36, 95% CI 1.14; 1.63) had a greater risk of adverse clinical outcomes, which was also different to the risk ascertained through concurrent PDC < 80 (HR: 1.13, 95% CI 1.01; 1.27). ConclusionOverall, seven adherence trajectories to >= 3 drugs were identified, with three distinct adherence patterns being at higher risk of adverse outcomes. The identification of patterns of concurrent adherence, a more comprehensive approach than traditional measurements, may be useful to target interventions to improve adherence to multiple medications.

Palabras clave
Acute coronary syndromeAssociationClinical outcomesCohorComplexityConcomitant medicationsConcurrent adherenceGroup-based trajectory modelsMultiple preventive therapiesOlder-adultsPopulation-based cohorPopulation-based cohortReal-world dataSecondary preventionValencia

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Front Cardiovasc Med debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2022, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Cardiology and Cardiovascular Medicine.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir del Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions, arroja un valor de: 2.22, lo que indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: Dimensions May 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-05-25, el siguiente número de citas:

  • WoS: 5
  • Scopus: 5
  • Europe PMC: 2
  • OpenCitations: 6
Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-05-25:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 23.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 23 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 1.25.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 2 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.