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Enregistrement W2226205641 · doi:10.1513/annalsats.201505-294oc

The Effect of Patient Neighborhood Income Level on the Purchase of Continuous Positive Airway Pressure Treatment among Patients with Sleep Apnea

2015· article· en· W2226205641 sur OpenAlexafffundabout
Tetyana Kendzerska, Andrea S. Gershon, George Tomlinson, Richard Leung

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineContinuous positive airway pressureSleep apneaPositive airway pressureObstructive sleep apneaApneaAirwaySleep (system call)AnesthesiaCardiologyIntensive care medicineInternal medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: The cost of continuous positive airway pressure (CPAP) treatment for patients with low socioeconomic status may be an important barrier to successful treatment of obstructive sleep apnea under a copayment health care system. OBJECTIVES: We evaluated an association between patient neighborhood income level and the purchase of a CPAP device under a cost-sharing health care insurance system. METHODS: All adults who underwent a first diagnostic sleep study at St. Michael's Hospital (Toronto, ON, Canada) between 2004 and 2010 were included. Severity of obstructive sleep apnea was determined by the apnea-hypopnea index (AHI) and level of daytime sleepiness (by the Epworth Sleepiness Scale). Patient data were linked to provincial health administrative data from 1991 to 2013 to determine the purchase of CPAP equipment, comorbidities, neighborhood income, and rural status at baseline. Neighborhood income was categorized into quintiles, ranked from poorest (Q1) to wealthiest (Q5). Assuming that the majority of participants with severe obstructive sleep apnea (AHI > 30 events/h) and excessive daytime sleepiness (Epworth Sleepiness Scale ≥ 10) would have been strongly recommended CPAP, we evaluated the association between patient neighborhood income and purchase of a CPAP device in this group via multivariable Cox regressions. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Of the 695 participants with severe obstructive sleep apnea and excessive daytime sleepiness, 400 (58%) purchased a CPAP device. Patients who accepted CPAP were more likely to live in a higher-income neighborhood. Cumulative incidence of CPAP acceptance at 6 months was 43% for individuals in a low-income neighborhood (Q1) and 52% in combined higher-income neighborhoods (Q2-5) (P = 0.05). Controlling for sex and age, living in higher-income neighborhoods was associated with a 27% increased chance of accepting CPAP compared with the lowest-income neighborhood (hazard ratio Q2-5 vs. Q1, 1.27; 95% confidence interval, 0.98-1.64; P = 0.07). CONCLUSIONS: Living in an unfavorable neighborhood is not an obstacle to CPAP treatment among symptomatic patients with severe obstructive sleep apnea under a copayment health care system. However, a potential 27% improvement in CPAP acceptance associated with higher neighborhood income is not inconsequential. Also, the overall CPAP acceptance rate was relatively low, suggesting that obstacles other than finances are primarily responsible.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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