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Enregistrement W2607920883 · doi:10.1093/sleepj/zsx050.574

0575 ATTITUDES TOWARDS ACCEPTANCE OF OBSTRUCTIVE SLEEP APNEA THERAPY USING UPPER AIRWAY MUSCLE TRAINING

2017· article· en· W2607920883 sur OpenAlexaff
W Li, Simon Gakwaya, Frédéric Sériès

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObstructive sleep apneaPhysical therapySocioeconomic statusSleep apneaPreferenceApneaAirwayMultivariate analysisInternal medicinePediatricsAnesthesiaPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Attitudes towards acceptance of obstructive sleep apnea therapy using upper airway muscle training 158 consecutive newly diagnosed OSA patients were recruited to complete a self-administered questionnaire, including assessment of their interest towards UAMT, anticipated ability to complete such therapy, as well as information about factors that could influence these attitudes. Socio-demographic information and sleep recording data were also obtained. The majority of patients were interested in such program (82.9%) and mentioned their anticipated ability to complete it 1 hour/day for 1 month (72.1%), especially if applied later only 2–3 times/week (82.9%). 55.0% of them indicated that requirements of training schedule and duration might influence their choice. Patients with low Socioeconomic status (SES) or female gender were more prone to complete such program 2–3 times/week when compared to those with high SES or male subjects (p<0.05). Multivariate analysis revealed that age (OR: 1.04, 95% CI: 1.01–1.07; P=0.02) was an independent determinant for interest to complete UAMT therapy. ODI (OR: 0.95, 95% CI: 0.94–1.00; P=0.04) predicted preference for UAMT over the overnight-used conventional devices. This study demonstrates that the majority of OSA patients are interested in UAMT therapy, suggests their anticipated ability to complete it, along with a preference over conventional therapies. Attitudes towards such therapy are sensitive to factors such as gender, age, severity of OSA and SES level None.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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