Sleep disorder symptoms are common and unspoken in Canadian general practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Primary care patients were surveyed for what sleep disorder symptoms they discussed with their physicians. Their responses were compared with those of new Sleep clinic patients. The goal was to discover what symptom presentation leads to a successful referral to a sleep clinic. METHODS: We recruited two samples: 191 older Primary care patients and 138 Sleep clinic patients. Participants completed the Sleep Symptom Checklist (SSC). This consists of 21 symptoms in four domains: insomnia, sleep disorder, daytime symptoms and psychological distress. All respondents indicated which symptoms had been discussed with their physician in the past year. Primary care subjects were designated as Decliners (completed SSC, refused further evaluation), Dropouts [completed some evaluation steps, but not polysomnography (PSG)] and Completers (completed PSG). RESULTS: Primary care participants frequently had symptoms but relatively few had discussed them with their doctor. Sleep clinic participants discussed significantly more symptoms with their referring physician than did Primary care Dropouts or Decliners in all categories except psychological distress. Primary care Completers, 88.5% of whom were ultimately diagnosed with sleep apnoea/hypopnoea syndrome and/or periodic limb movement disorder, also discussed their sleep disorder symptoms less frequently than did Sleep clinic patients but tended to give more prominence to symptoms of insomnia and impaired daytime function. CONCLUSIONS: The findings suggest that Primary care patients often have symptoms they do not discuss, even when a primary sleep disorder exists. The brief SSC checklist, developed in our laboratory, has potential to improve the referral rates of older primary care patients who have sleep disorder.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».