Specific insomnia symptoms and self-efficacy explain CPAP compliance in a sample of OSAS patients
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the association between specific insomnia symptoms (sleep onset, sleep maintenance and early morning awakenings symptoms) and self-efficacy (perceived self-confidence in the ability to use CPAP) with CPAP compliance in French patients with obstructive sleep apnea syndrome (OSAS). We performed a retrospective, cross-sectional analysis of CPAP compliance in a cohort of 404 patients diagnosed with OSAS. Patients completed mailed questionnaires on sleepiness (ESS), insomnia (ISI) and self-efficacy in sleep apnea (SEMSA). Linear regression modeling analyses were performed to explore the impact of measured variables on the number of hours of CPAP use. Of the initial pool of 404 patients, 288 returned the questionnaires (71% response rate). Their mean age was 63.16±12.73 yrs, 31% were females, mean BMI was 30.39±6.31 kg/m2, mean daily CPAP use was 6.19±2.03 h, mean number of years of use was 6.58±6.03 yrs, and mean initial AHI before CPAP use was 34.61±20.71 /h. Age (p<0.01), BMI (p<0.01), sleep onset insomnia symptoms (p<0.01), sleep maintenance insomnia symptoms (p<0.01) and self-efficacy (p<0.01) were significantly associated with mean daily CPAP use. We found that specific insomnia symptoms and self-efficacy were associated with CPAP compliance. Our findings underline the need to demonstrate that interventions that reduce insomnia symptoms and improve self-efficacy will increase CPAP compliance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».