Trends in CPAP adherence over twenty years of data collection: A flattened curve
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obstructive sleep apnea (OSA) is a common disorder, and continuous airway positive pressure (CPAP) is considered to be the gold standard of therapy. CPAP however is known to have problems with adherence, with many patients eventually abandoning the device. The purpose of this paper is to assess secular trends in CPAP adherence over the long term to see if there have been meaningful improvements in adherence in light of the multiple interventions proposed to do so. METHODS: A comprehensive systematic literature review was conducted using the Medline-Ovid, Embase, and Pubmed databases, searching for data regarding CPAP adherence over a twenty year timeframe (1994-2015). Data was assessed for quality and then extracted. The main outcome measure was reported CPAP non-adherence. Secondary outcomes included changes in CPAP non-adherence when comparing short versus long-term, and changes in terms of behavioral counseling. RESULTS: Eighty-two papers met study inclusion/exclusion criteria. The overall CPAP non-adherence rate based on a 7-h/night sleep time that was reported in studies conducted over the twenty year time frame was 34.1 %. There was no significant improvement over the time frame. Behavioral intervention improved adherence rates by ~1 h per night on average. CONCLUSIONS: The rate of CPAP adherence remains persistently low over twenty years worth of reported data. No clinically significant improvement in CPAP adherence was seen even in recent years despite efforts toward behavioral intervention and patient coaching. This low rate of adherence is problematic, and calls into question the concept of CPAP as gold-standard of therapy for OSA.
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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 | 0,100 | 0,240 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».