CPAP Treatment Adherence in Women with Obstructive Sleep Apnea
Notice bibliographique
Résumé
Untreated obstructive sleep apnea (OSA) has numerous negative health-related consequences. Continuous positive airway pressure (CPAP) is generally considered the treatment of choice for OSA, but rates of nonadherence are high. It is believed that OSA is more prevalent among men; therefore understanding how OSA presents among women is limited and treatment adherence has received little research attention. For this study, 29 women were recruited from primary care offices. They completed a questionnaire battery and underwent a night of nocturnal polysomnography (PSG) followed by a visit with a sleep specialist. Women diagnosed with OSA were prescribed CPAP; 2 years later CPAP adherence was evaluated. Results show that approximately half the sample was adherent. There were no significant differences between adherent and nonadherent women on OSA severity; however CPAP adherent women had worse nocturnal and daytime functioning scores at the time of diagnosis. Moreover, when the seven nocturnal and daytime variables were used as predictors in a discriminant analysis, they could predict 87% of adherent and 93% of the nonadherent women. The single most important predictor was nonrefreshing sleep. We discuss the implications of the findings for identifying women in primary care with potential OSA and offer suggestions for enhancing treatment adherence.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».