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Methodenartikel

Longitudinale Überwachung und prädiktive Modellierung der Medikamententreue bei ischämischen Schlaganfallpatienten

76 Aufrufe

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DOI:

10.3791/71636

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11. August 2026

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1Department of Neurology, West China Hospital, Sichuan University/West China School of Nursing, Sichuan University, 2Department of Respiratory Medicine, West China Hospital, Sichuan University

In diesem Artikel

Zusammenfassung

Dieses Protokoll beschreibt eine strukturierte telefonische Einschätzung der selbstgemeldeten Medikamenteneinnahme 30, 90 und 180 Tage nach Entlassung sowie die interne Entwicklung eines frühen Nachbeobachtungsmodells für ischämische Schlaganfall-Überlebende. Das Protokoll trennt selbstberichtete Einnahme von pharmaziebasierter PDC und verwendet vordefinierte demografische und Day-30-psychosoziale Prädiktoren.

Zusammenfassung

Die Medikamententreue ist zentral für die sekundäre Prävention nach ischämischem Schlaganfall, aber die selbstberichtete Adhärenz kann sich während der Nachsorge ändern. In diesem Single-Center-Longitudinal-Rahmen wurden 210 Teilnehmer eingeschrieben, von denen 191 die 180-Tage-Bewertung absolvierten. Die Medikamenteneinnahme wurde in einem strukturierten Telefoninterview für die Tage 1–30, 31–90 und 91–180 bewertet und als gut eingestuft, wenn der vom Expositionstag gewichtete zusammengesetzte Adhärenzprozentsatz mindestens 80 % betrug. Die chinesischen BMQ-spezifischen und Familien-APGAR wurden an Tag 30, Tag 90 und Tag 180 durchgeführt. Ein logistisches Modell mit vier Prädiktoren verwendete Wohnsitz, Geschlecht, BMQ-NCD am 30. Tag und Familien-APGAR am 30. Tag und wurde intern mit 1.000 Bootstrap-Reproben validiert. Unter 191 vollständigen Fällen lag die gute Treue bei 84,3 % (95 % KI, 78,3 %–89,1 %) am Tag 30, 77,0 % (95 % KI, 70,3 %–82,7 %) am Tag 90 und 72,8 % (95 % KI, 65,9 %–79,0 %) am Tag 180. Städtischer Wohnort, männliches Geschlecht, BMQ-NCD am Tag 30 und Familien-APGAR-Wert am Tag 30 waren mit der Einhaltung von Tag 180 verbunden. Der scheinbare AUC betrug 0,879 (95%-KI, 0,821–0,928), und der optimismus-korrigierte AUC lag bei 0,867. Das Protokoll bietet einen reproduzierbaren Rahmen für die longitudinale Bewertung selbstberichteter Einhaltung sowie ein intern validiertes Day-30-Vorhersagemodell. Vor der klinischen Umsetzung sind externe Validierungs- und objektive Compliance-Maßnahmen erforderlich.

Einleitung

Schlaganfall bleibt weltweit eine führende Ursache für langfristige Behinderung und Sterblichkeit, was eine verfeinerte klinische Definition erforderlich macht, die sowohl pathologische als auch bilddiagnostischeEher berücksichtigt. Trotz Fortschritte bei akuten Interventionen steigt die weltweite Belastung durch Schlaganfälle weiter, wobei ischämischer Schlaganfall die überwiegende Mehrheitder Fälle ausmacht. Dieser Trend ist besonders ausgeprägt in China, wo die Prävalenz vaskulärer Risikofaktoren kritische Werte erreicht hat und dasGesundheitssystem enorm belastet. Belege deuten darauf hin, dass Überlebende eines ersten Schlaganfalls ein hohes Risiko für wiederkehrende Gefäßereignisse haben, wobei gemeinschaftsbasierte Studien die anhaltende Verwundbarkeit dieser Population hervorheben4. Während das Management der akuten Phase erhebliche Herausforderungen mit sich bringt5, werden das langfristige Überleben und die Lebenserwartung dieser Patienten überwiegend durch die Wirksamkeit sekundärer Präventionsstrategien bestimmt 6,7.

Das Fundament der sekundären Prävention ist eine strenge pharmakologische Behandlung, einschließlich Blutdrucksenkung und ThrombozytenhemmendeTherapie 8,9,10. Internationale Richtlinien der American Heart Association (AHA), der European Stroke Organisation (ESO) und der Canadian Stroke Best Practice Recommendations betonen, dass die Einhaltung dieser Programme unerlässlich ist, um ein Rückfall zu verhindern 11,12,13,14. Dennoch wird der klinische Nutzen dieser Interventionen häufig durch schlechte Medikamententreueuntergraben 15,16. Medikamententreue ist ein multidimensionales Konstrukt, das sowohl Initiation als auch Persistenzumfasst 15,17. Aktuelle Registerdaten zeigen, dass eine stärkere Einhaltung von Sekundärpräventionsmedikamenten das Überleben signifikant verbessert und die Rückfallratenum 17,18 senkt. Zum Beispiel wurde die Statinadhärenz unabhängig mit einem reduzierten rezidiventen Risiko19 assoziiert.

Trotz dieser Vorteile beobachten Longitudinalstudien einen signifikanten "temporalen Abfall" der Adhärenzraten im ersten Jahr nach derEntlassung 20. Während demografische Faktoren wie Geschlechtsunterschiede und sozioökonomischer Status die Persistenz beeinflussen21,22, gibt es eine zunehmende Anerkennung der Rolle psychosozialer und kognitiver Faktoren bei der Gestaltung des Patientenverhaltens23,24. Der Beliefs about Medicines Questionnaire (BMQ) hat sich als validiertes Werkzeug herauskristallisiert, um die kognitive Repräsentation von Medikamenten anhand des "Necessity-Concerns"-Rahmens25 zu bewerten. Systematische Übersichtsarbeitende Übersichten haben gezeigt, dass BMQ-Werte robuste Prädiktoren für die Adhärenz bei verschiedenen chronischen Erkrankungen in China sind26. Ebenso spielt das soziale Umfeld, insbesondere das Funktionieren der Familie, eine entscheidende Rolle. Der Family APGAR-Index bietet ein zuverlässiges Maß für die wahrgenommene Unterstützung, was für Patienten, die sich mit den Komplexitäten des Lebens nach einem Schlaganfall auseinandersetzen müssen,entscheidend ist 27,28.

Während das NIHSS und die modifizierte Rankin-Skala neurologische Schwere und funktionelles Ergebnis29,30 beschreiben, messen sie nicht direkt die Medikamentenüberzeugungen oder die wahrgenommene Familienfunktion31. Mobile Gesundheits- und WeChat-basierte Dienste wurden untersucht, da die Einhaltung32,33 unterstützt. Das derzeitige Protokoll verfolgt daher zwei Ziele: die Bewertung der Medikamenteneinnahme an Tag 30, Tag 90 und Tag 180 mit konsistenter Terminologie zu definieren und ein interpretierbares Modell der Day-180-Adhärenz zu entwickeln, das vordefinierte demografische und psychosoziale Variablen aus der Studie verwendet.

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Protokoll

Das Protokoll wurde vom Ethikkomitee für biomedizinische Forschung am Westchinesischen Krankenhaus der Universität Sichuan genehmigt (Genehmigungsnummer 2021 Review (1303); Genehmigungsdatum 8. November 2021). Alle gemeldeten Verfahren wurden gemäß den Anforderungen des Komitees und dem genehmigten Protokoll durchgeführt. Der vollständige analytische Datensatz ist in Supplementary File 1 bereitgestellt.

1. Patientenscreening und Baseline-Einschreibung

  1. Identifizieren Sie potenzielle Teilnehmer aus den stationären Unterlagen der Abteilung für Neurologie. Ausgewählte Patienten, bei denen akuter ischämischer Schlaganfall mittels Magnetresonanztomographie (MRT) oder Computertomographie (CT) diagnostiziert wurde. Erfassen Sie die Gesamtzahl der zunächst gescreenten Personen, um den Basispool für das Teilnehmerflussdiagramm zu erstellen.
  2. Screenen Sie Patienten anhand der vorgegebenen Einschlusskriterien. Beziehen Sie auch Erwachsene mit bildgebendem bestätigtem akutem ischämischen Schlaganfall ein, die das Interview selbst oder über einen gesetzlich bevollmächtigten Vertreter durchführen können.
  3. Wenden Sie Ausschlusskriterien an. Schließen Sie Patienten mit einer Vorgeschichte schwerer psychischer Erkrankungen, kognitiver Beeinträchtigung (festgestellt durch klinische Unterlagen) oder einer Lebenserwartung von weniger als sechs Monaten aus. Dokumentieren Sie die genauen Gründe und die entsprechenden Zahlen für etwaige Ausschlüsse in dieser Phase (z. B. Lebenserwartungsbegrenzungen oder Verweigerung der Einwilligung).
  4. Vor der Einschreibung sollten Sie eine schriftliche informierte Zustimmung vom Patienten einholen oder, falls der Patient keine Zustimmung geben kann, von einem gesetzlich bevollmächtigten Vertreter mithilfe des vom Ausschuss genehmigten Formulars zur informierten Einwilligung. Erklären Sie das Längsstudiendesign, telefonische Bewertungen und den 180-tägigen Nachbeobachtungsplan vor der Unterschrift. Zeichnen Sie die Identität und Rolle der einwilligenden Person, das Einwilligungsdatum und das Studienmitglied, das die Zustimmung eingeholt hat.
  5. Sammeln Sie innerhalb von 48 Stunden nach der Aufnahme demografische und klinische Ausgangsdaten. Erfassen Sie Alter, Geschlecht, Wohnort, Bildungsstand und monatliches Einkommen mit einem standardisierten Fallberichtsformular.
  6. Bei der Entlassung sollte ein ausgebildeter Schlaganfallkliniker das validierte chinesische NIHSS anhand der Standardwerte von 11 bewerteten Punkten und einem Gesamtbereich von 0–4229 durchführen. Erfassen Sie die Gesamtpunktzahl, die Rolle des Prüfers, den Ausbildungsstatus, das Bewertungsdatum und die Dauer des Krankenhausaufenthalts.
  7. Führen Sie das genehmigte chinesische BMQ-Spezifisch durch ein strukturiertes persönliches Interview vor der Entlassung sowie telefonisch an den Tagen 30, Tag 90 und Tag 180,25, 34 Uhr durch.
    HINWEIS: Das Instrument enthält fünf Bedürftigkeitspunkte und fünf Bezügliche Punkte. Bewerten Sie jedes Element von 1 (stark anderer Meinung) bis 5 (stimme stark zu) und addieren Sie die fünf Elemente in jeder Unterskala; Die Gesamtsummen von Notwendigkeit und Bedenken reichen daher jeweils von 5 bis 25.
  8. Berechnen Sie das Differential zwischen Notwendigkeit und Sorgen (BMQ-NCD) als Notwendigkeit minus Sorgen (Bereich, -20 bis 20). Höhere Notwendigkeit und höhere BMQ-NCD-Werte deuten auf einen stärkeren wahrgenommenen Bedarf im Verhältnis zu Sorgen hin, während ein höherer Concern-Wert auf eine größere Besorgnis hinweist.
    HINWEIS: Für jede Subskala werden alle fünf Antworten verlangt; ansonsten sollten diese Unterskala und das BMQ-NCD als fehlend gekennzeichnet werden. Verwenden Sie den BMQ-NCD am Tag 30 als kontinuierlichen Modellprädiktor. Gleichzeitig verwalten Sie die chinesische Familie APGAR27.
  9. Werteanpassung, Partnerschaft, Wachstum, Zuneigung und Entschlossenheit als 0 (fast nie), 1 (manchmal) oder 2 (fast immer) und summiere die fünf Punkte zu einer ganzen Summe von 0–10; Höhere Werte deuten auf eine besser wahrgenommene Familienfunktion hin. Wenn ein Familien-APGAR-Artikel fehlt, codieren Sie die Gesamtzahl als fehlend. Erfassen Sie die Instrumentversionen, Autorisierung, Administrator, Befragten, Datum, Item-Antworten, Subskalensummen und Gesamtwerte auf dem Fallberichtsformular.

2. Entlassungsvorbereitung und Patientenaufklärung

  1. Führen Sie vor der Entlassung eine standardisierte Medikationsberatung durch. Stellen Sie eine schriftliche Liste verschriebener Sekundärpräventionsmedikamente bereit, darunter Thrombozyten-Antithrombozyten, Statine und Blutdrucksenker.
  2. Informieren Sie den Patienten und seine Hauptbetreuung über die Bedeutung der Medikamenteneinhaltung. Zeigen Sie, wie man die Medikamentenaufnahme dokumentiert, wenn der Patient beabsichtigt, eine Pillenbox oder ein Tagebuch zu verwenden.
  3. Verifizieren Sie die primäre Telefonnummer des Patienten. Legen Sie ein bevorzugtes Zeitfenster für zukünftige Nachverfolgungsanrufe fest, um Fluktuation zu minimieren und eine hohe Antwortrate sicherzustellen.

3. Längsnachsorge nach der Entlassung (Tag 30, Tag 90 und Tag 180)

  1. Führen Sie das erste strukturierte Telefoninterview am Tag 30 nach der Entlassung durch (Zielfenster, plus oder minus 3 Tage). Für jede Klasse der sekundären Präventionsmedikamente, die an den Tagen 1–30 verschrieben wurde, werden der Klassenname, die verschriebene tägliche Dosisfrequenz, die Anzahl der Expositionstage und die selbstberichtete Anzahl der Gruppen-Follow-Days an den Tagen 1–30 erfasst.
    1. Erfassen Sie den Befragten (Patient oder die primäre medikamentenverwaltende Betreuerin), das Kontaktdatum, die Behandlungsänderungen, vorübergehende vom Arzt geleitete Unterbrechungen und die Gründe für den Nichtabschluss. Im selben Interview führen Sie das BMQ-spezifische und Familien-APGAR durch und notieren Sie die Ergebnisse am Tag 30
  2. Führe das zweite Interview am Tag 90 durch (Zielfenster, plus oder minus 7 Tage). Wiederholen Sie die klassenspezifischen Medikamentenfragen für die nicht überlappenden Tage im Intervall 31–90 und führen Sie die BMQ und Familien-APGAR durch. Bitten Sie den Teilnehmer nicht, die Tage 1–30 erneut zu rekonstruieren; Behalte den Tag-30-Datensatz als Quelle für dieses Intervall.
  3. Führe das abschließende Interview am Tag 180 durch (Zielfenster, plus/minus 7 Tage). Wiederholen Sie die klassenspezifischen Medikamentenfragen für das nicht überlappende Intervall 91–180 Tage, führen Sie BMQ und Familien-APGAR durch und notieren Sie den Tag von 180 mRS, wenn verfügbar.
  4. Verwenden Sie bei allen drei Nachfolgegesprächen das gleiche strukturierte Interviewformular und die gleiche Befragtenregel. Wenn ein Patient aufgrund kognitiver, sprachlicher oder körperlicher Beeinträchtigungen nicht ansprechen kann, wenden Sie sich an die Pflegekraft, die das Medikationsregime leitet, und dokumentieren Sie diese Substitution. Beanspruchen Sie keine Pillenanzahl-, Tagebuch-, Apotheken- oder Interviewer-Blinding-Verifikation, es sei denn, dies ist in den Quellunterlagen dokumentiert.
  5. Nehmen Sie ambulante Besuche nur zur beschreibenden Nachsorge fest. Beziehen Sie keine Variable für die Nutzung nach der Entlassung in ein Vorhersagemodell ein, das nach der Bewertung am 30. Tag vorgesehen ist.
  6. Definieren Sie den Baseline als die stationäre/entlassene Beurteilung und beschriften Sie die Adhärenzbewertungen nach Kalenderzeit (Tag 30, Tag 90 und Tag 180) statt nach T1, T2 und T3. Dies verhindert den vorherigen Konflikt, bei dem T1 sowohl auf die Ausgangslinie als auch auf Tag 30 verwiesen hat.

4. Quantifizierung der selbstberichteten Medikamententreue

  1. Verwenden Sie den Begriff PDC nicht, es sei denn, die Einhaltung ergibt sich aus Abgabe- oder Nachfüllunterlagen. Antithrombotische Therapie (Thrombozytenhemmer oder orale Antikoagulanzien, je nach Indikatio), lipidsenkende Therapie, blutdrucksenkende Therapie und glukosesenkende Therapie als separate sekundäre Präventionsklassen behandeln Sie nur, wenn sie diesem Teilnehmer verschrieben werden.
    1. Für jeden vorgeschriebenen Kurs definieren Sie einen kursbetreuenden Tag als einen Tag, an dem angeblich jede geplante Dosis in diesem Kurs genommen wurde; Das Fehlen einer geplanten Dosis macht diesen Kurstag nicht mehr eingebunden. Vom Arzt geleitete Abstellen, Substitutionen und vorübergehende Sperren werden Tage nach dem dokumentierten Wirksamkeitsdatum nicht als erwartete Exposition gezählt.
    2. Berechnen Sie den Intervall-Composite selbstberichteten Compliance-Prozentsatz als 100 multipliziert mit der Summe der kurstreuen Tage in den vorgeschriebenen Klassen, geteilt durch die Summe der erwarteten Klassenexpositionstage in diesen Klassen. Diese nach dem Tag gewichtete Berechnung berücksichtigt unterschiedliche Verschreibungsdauern und entspricht dem Mittelwert der klassenspezifischen Anteile nur, wenn jede Klasse für die gleiche Anzahl von Tagen verschrieben wird. Verwenden Sie die Tage 1–30 für den Tage-30-Wert, die Tage 31–90 für den Tag-90-Wert und die Tage 91–180 für den Tag-180-Wert.
  2. Bei jeder Nachuntersuchung klassifizieren Sie gute Einhaltung als selbstberichteten Anteil der Adhärent-Tage von mindestens 80 % und schlechte Einhaltung als weniger als 80 %. Behandeln Sie fehlende Compliance-Bewertungen als fehlende; Ordnen Sie sie nicht der Kategorie schlechte Compliance zu.

5. Datenintegration, Längsschnittanalyse und prädiktive Modellierung

  1. Durchführung der reproduzierbaren Analyse mit der Programmiersprache Python (Version 3.13.5) mit Bibliotheken für Datenmanipulation, numerische Berechnung, statistische Analyse und Visualisierung auf einem 64-Bit-Windows-Betriebssystem. Setze den zufälligen Seed auf 71636 und kodiere fehlende Werte als NA. Wenn das endgültige Team stattdessen R verwendet, ersetzen Sie diesen Abschnitt durch die exakt ausgeführte R-Version, Paketversionen, Funktionen und Skript; Melden Sie keinen nicht ausgeführten Software-Workflow.
  2. Zusammenfassen Sie die Gut-Compliance-Anteile an Tag 30, Tag 90 und Tag 180 mit zweiseitigen 95%-Clopper-Pearson-Exakten Konfidenzintervallen. Testen Sie die insgesamt gepaarte Änderung der binären Adhärenz mit dem Cochranschen Q-Test, gefolgt von exakten gepaarten McNemar-Tests mit Bonferroni-Korrektur.
  3. Analysieren Sie BMQ-NCD und Familien-APGAR an Tag 30, Tag 90 und Tag 180 in vollständigen Fällen mit dem Friedman-Test. Wenn der Omnibus-Test signifikant ist, führen Sie gepaarte Wilcoxon-Signed-Rank-Vergleiche mit Bonferroni-Korrektur durch. Melden Sie Median- und Interquartilbereiche sowie Mittelwerte und Standardabweichungen. Berechnen Sie individuelle Skalierungssummen aus den Antworten auf Item-Ebene vor der Analyse; Analysieren Sie keine interpolierten oder manuell geglätteten Fragebogenwerte.
  4. Definieren Sie das Tages-180-Ergebnis als gute Einhaltung = 1 und schlechte Einhaltung = 0. Eine Day-30 multivariable logistische Regression mit vier vorgegebenen Prädiktoren neu anpassen: Wohnort (Urban = 1; Ländlich = 0), Geschlecht (Männlich = 1; Weiblich = 0), Tag 30 BMQ-NCD (kontinuierlich) und Tag 30 Familien-APGAR-Score (kontinuierlich). Verwenden Sie keine ambulanten Nachsorgetermine. Vermeiden Sie es, Univariate Screening oder Rückwärtsselektion zu beschreiben, es sei denn, dieses Verfahren wurde tatsächlich im Code ausgeführt und dokumentiert.
  5. Spezifizieren Sie die vollständige angepasste Gleichung: logit[P(gute Einhaltung am Tag 180)] = -10,3811 + 1,2921(Urban) - 1,5215(Männlich) + 0,5211(BMQ-NCD) + 0,6887(Familie APGAR). Erstellen Sie das Nomogramm direkt aus diesen ungerundeten Koeffizienten und verwenden Sie leserorientierte Beschriftungen, Referenzkategorien, Punktbereiche und Richtungsrichtungen.
  6. Bewerten Sie die Diskriminierung mit dem ROC AUC und einem 95%-Konfidenzintervall von Perzentil-Bootstrap. Bewerten Sie den Gesamtfehler mit dem Brier-Score und die Kalibrierung mit einem Kalibrierungsdiagramm und einer Kalibrierungsneigung. Berichte die scheinbare Leistung getrennt von der vom Optimismus-Korrektur korrigierten Leistung.
  7. Führen Sie 1.000 erfolgreiche Bootstrap-Resamples durch. Bei jeder Neustichprobe wird das vollständige Vier-Prädiktor-Modell neu angepasst und der Optimismus durch Vergleich der Leistung in der Bootstrap-Stichprobe mit der Originalstichprobe verglichen wird. Ziehe den durchschnittlichen Optimismus von der scheinbaren Leistung ab.

6. Patientenvertraulichkeit und Datensicherheit

  1. Stellen Sie sicher, dass alle patientenidentifizierbaren Informationen vor der Analyse entfernt werden. Speichern Sie die Master-Linkage-Datei in einem passwortgeschützten, verschlüsselten institutionellen System, das nur autorisiertem Studienpersonal zugänglich ist.
  2. Weisen Sie jedem Teilnehmer bei der Einschreibung eine eindeutige alphanumerische ID zu. Verwenden Sie diese ID für alle nachfolgenden Nachverfolgungsformulare und digitalen Datensätze.

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Ergebnisse

Implementierung des standardisierten Protokolls und Kohortenstratifizierung

Das Teilnehmer-Flow-Log berichtet, dass 216 Personen bewertet, 6 ausgeschlossen und 210 eingeschrieben wurden. Siebzehn gingen vor der Day-90-Bewertung verloren, und zwei weitere Teilnehmer gingen vor Tag 180 verloren, sodass 191 vollständige Fälle für die Longitudinal- und Modellierungsanalysen übrig blieben (ergänzende Abbildung 1). Die 19 Nichtvolls...

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Diskussion

Diese Studie beschreibt ein standardisiertes longitudinales Telefonprotokoll und entwickelt intern ein Vorhersagemodell für die Selbstberichterstattung der Medikamententreue am Tag 180 nach ischämischem Schlaganfall. Drei Erkenntnisse sind zentral. Erstens sank der Anteil, der als gut eingestuft wurde, von 84,3 % am Tag 30 auf 77,0 % am Tag 90 und 72,8 % am Tag 180. Zweitens sanken auch die BMQ-NCD- und Familien-APGAR-Ergebnisse in den geplanten Untersuchungen. Drittens waren städtischer...

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Offenlegungen

Alle Autoren haben keine Interessenkonflikte offengelegt.

Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
Analysis ScriptStudy AuthorsJoVE_Analysis_Script.py (Uploaded as supplementary material)
Chinese Beliefs about Medicines Questionnaire-Specific (BMQ-Specific)Original: Prof. Robert Horne.
Chinese validation: Jiang S. et al. / Nie B. et al. (as cited in text)		Authorized Chinese Version. Administered via structured interview. Permission obtained from the original developer/copyright holder.
Chinese Family APGAR IndexOriginal: Dr. Gabriel Smilkstein.
Chinese application: Smilkstein G. et al. (as cited in text)		Validated Chinese translation. Version: 5-item scale. Open access/Public domain for clinical research.
Chinese National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS)Original: National Institutes of Health (NIH).
Chinese validation: Lyden P.D. et al. (as cited in text)		Validated Chinese version. 11-item clinical scale (0-42). Open access.
MatplotlibThe Matplotlib development teamVersion 3.10.6. Open source (https://matplotlib.org/)
NumPyThe NumPy communityVersion 2.3.3. Open source (https://numpy.org/)
PythonPython Software FoundationVersion 3.13.5 (64-bit Windows environment). Open source (https://www.python.org/)
pandasThe pandas development team (NumFOCUS)Version 2.3.3. Open source (https://pandas.pydata.org/)
SciPyThe SciPy communityVersion 1.16.2. Open source (https://scipy.org/)

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