Relationship between Travel Time from Home to a Regional Sleep Apnea Clinic in British Columbia, Canada, and the Severity of Obstructive Sleep
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: In the majority of people with obstructive sleep apnea, the disorder remains undiagnosed. This may be partly a result of inadequate access to diagnostic sleep services. We thus hypothesized that even modest travel times to a sleep clinic may delay diagnosis and reduce detection of milder disease. OBJECTIVES: We sought to determine whether travel time between an individual's home and a sleep clinic is associated with sleep apnea severity at presentation. METHODS: We recruited patients referred for suspected sleep apnea to the University of British Columbia Hospital Sleep Clinic between May 2003 and July 2011. The patient's place of residence was geocoded at the postal code level. Travel times between the population-weighted dissemination areas for each patient and the sleep clinic were calculated using ArcGIS (ESRI, Redlands, CA) network analyst and the Origin-Destination matrix function. All patients underwent full polysomnography. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: There were 1,275 patients; 69% were male, the mean age was 58 years. (SD = 11.9), and the mean apnea-hypopnea index was 22 per hour (SD = 21.6). In the univariate model, travel time was a significant predictor of obstructive sleep apnea severity (P = 0.02). After controlling for confounders including sex, age, obesity, and education, travel time remained a significant predictor of sleep apnea severity (P < 0.01). In the multivariate model, each increase in 10 minutes of travel time was associated with an increase in the apnea-hypopnea index of 1.4 events per hour. CONCLUSIONS: For reasons that remain to be determined, travel times are associated with the severity of obstructive sleep apnea at presentation to a sleep clinic. If the results can be verified at other centers, this may help guide the geographic distribution of sleep centers within a health care system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».