The challenge of identifying family medicine patients with obstructive sleep apnea: addressing the question of gender inequality
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study was to examine the sleep characteristics, metabolic syndrome disease and likelihood of obstructive sleep apnea in a sample of older, family medicine patients previously unsuspected for sleep apnea. Methods: A total of 295 participants, minimum age 45, 58.7% women, were recruited from two family medicine clinics. None previously had been referred for sleep apnea testing. All participants completed a sleep symptom questionnaire and were offered an overnight polysomnography study, regardless of questionnaire results. 171 followed through with the sleep laboratory component of the study. Health data regarding metabolic syndrome disease (hypertension, hyperlipidemia, diabetes and obesity) were gathered by chart review. Results: Overall, more women than men enrolled in the study and pursued laboratory testing. Of those who underwent polysomnography testing, 75% of the women and 85% of the men were diagnosed with sleep apnea based on an apnea/hypopnea index of 10 or greater. Women and men had similar polysomnography indices, the majority being in the moderate to severe ranges. In those with OSA diagnosis, gender differences in sleep symptom severity were not significant. Conclusions: We conclude that greater gender equality in sleep apnea rates can be achieved in family practice if sleep apnea assessments are widely offered to older patients.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».