Gender-Specific Differences in Access to Polysomnography and Prevalence of Sleep Disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have shown that women have less access or longer waiting times to high-tech medicine compared with men. This study aimed to detect possible gender differences in access to the diagnostic high-tech method of polysomnography (PSG). Furthermore, the study explored gender differences in prevalence of specific sleep diseases. MATERIALS AND METHODS: Source data of n = 1000 patients, who underwent PSG at the Medical University of Innsbruck, were reviewed. Clinical data regarding time elapsed between symptom onset and PSG as well as final diagnoses were analyzed for gender differences. RESULTS: Six hundred sixty-nine men and 331 women were examined with PSG. There were no gender differences in access to PSG after first presentation to the sleep laboratory. Significantly more men than women (13.3 vs. 6.9%) were referred to medical examination because of abnormal observations by their bed partner. In men we found more sleep-related breathing disorders and fragmentary myoclonus, whereas in women insomnia was more common. Sleep-related breathing disorders showed a more severe manifestation in men, however, there was no difference in treatment with continuous positive airway pressure/biphasic positive airway pressure therapy between male and female patients. CONCLUSION: Twice as many men than women received a PSG. This is explained by the referral rates to the sleep laboratory. While there are well-established gender differences for some sleep disorders, the fact that twice as many men than women were referred to the sleep laboratory could indicate a lower awareness for sleep disorders in women.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».