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Enregistrement W271550996 · doi:10.1093/sleep/34.3.363

Excessive Daytime Sleepiness is Associated with Increased Health Care Utilization Among Patients Referred for Assessment of OSA

2011· article· en· W271550996 sur OpenAlexafffundabout
Paul E. Ronksley, Brenda R. Hemmelgarn, Steven J. Heitman, Flemons W. Ward, William A. Ghali, Braden Manns, Peter Faris, Willis H. Tsai

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGlaxoSmithKline
Mots-clésEpworth Sleepiness ScaleMedicineExcessive daytime sleepinessObstructive sleep apneaDepression (economics)Confidence intervalLogistic regressionEmergency departmentSleep apneaEmergency medicinePhysical therapySleep disorderApneaPsychiatryInternal medicinePolysomnographyInsomnia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY OBJECTIVES: Excessive daytime sleepiness is an important public health concern associated with increased morbidity and mortality. However, in the absence of sleep diagnostic testing, it is difficult to separate the independent effects of sleepiness from those of intrinsic sleep disorders such as obstructive sleep apnea (OSA). The objective of this study was to determine if excessive daytime sleepiness was independently associated with increased health care utilization among patients referred for assessment of OSA. DESIGN: Cross-sectional study. SETTING/PARTICIPANTS: 2149 adults referred for sleep diagnostic testing between July 2005 and August 2007. INTERVENTIONS: N/A. MEASUREMENTS: Subjective daytime sleepiness was defined as an Epworth Sleepiness Scale score ≥10. Health care use (outpatient physician visits, all-cause hospitalizations, and emergency department visits) was determined from Alberta Health and Wellness administrative databases for the 18-month period preceding their sleep study. Rates of health resource use were analyzed using negative binomial regression, with predictors of increased health care use determined using logistic regression. RESULTS: excessive daytime sleepiness was associated with an increased rate of outpatient physician visits after adjustment for demographic variables, sleep medication use, hypertension, diabetes, depression, and OSA severity (rate ratio [RR]: 1.09 (95% confidence interval [CI]: 1.01, 1.18, P = 0.02) compared to non-sleepy subjects. There was an interaction between severe OSA and sleepiness (RR: 1.22 [95% CI: 1.06, 1.41]), although OSA was not an independent predictor of health care use. Also, sleepy patients with treated depression had a lower likelihood of outpatient visits (RR: 0.95 [95% CI: 0.86, 1.05]). Finally, sleepiness was an independent predictor of increased health care use for outpatient physician visits (odds ratio [OR]: 1.25 [95% CI: 1.00, 1.57; P = 0.048]) and all-cause hospitalizations (OR: 3.94 [95% CI: 1.03, 15.04; P = 0.046]). CONCLUSIONS: Excessive daytime sleepiness is associated with increased health care utilization among patients referred for assessment of OSA. Further investigation is required to determine whether the findings are related to direct effects of sleepiness, or in part, to interactions with other comorbidity such as OSA.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations61
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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