0365 Insomnia Subtypes Before And After Cpap Treatment Of Sleep Apnea
Notice bibliographique
Résumé
Difficulty initiating and maintaining sleep (DIMS) and complaints of insomnia are common among obstructive sleep apnea (OSA) patients. However, the frequency of different types of DIMS (i.e., difficulty with sleep onset, waking after sleep onset, early awakening) experienced by those with untreated OSA and the impact of CPAP treatment on different types of DIMS are relatively unknown. Participants (mean age = 54) recruited from family practice clinics completed a sleep questionnaire and underwent polysomnography (PSG). Pre-PSG data are available for those 105 who were diagnosed with OSA, including those 46 who were prescribed CPAP treatment. One and a half years after diagnosis, 20 were adherent and, for various reasons, 26 were not. Traditional adherence and DIMS criteria were used. Insomnia was defined as DIMS plus a complaint of insomnia. Of 105 participants tested pre-PSG, 27% reported sleep onset, 33% sleep maintenance, 36% early awakening problems and 43% overall DIMS. Of those with DIMS, 32% complained of insomnia; 68% did not.However, this creates an inadequate picture; results also show that the 20 CPAP adherent participants were LESS likely to have each of these sleep problems (e.g., DIMS 25%, insomnia 20%) than the 26 nonadherent participants (e.g., DIMS 52%, insomnia 38%). Moreover, although CPAP treatment resulted in improved levels of all types of DIMS (overall DIMS = 17%, insomnia = 14%), these were small reductions. The 26 nonadherent participants 1½ years later had slight increases in DIMS (56%) and insomnia (44%). Different types of DIMS are common in OSA. This is especially so among large numbers who are not adherent to CPAP, but who could benefit from insomnia therapy. Perhaps severe DIMS contributes to poorer adherence. While CPAP treatment improved DIMS and insomnia complaints, it did this in the relatively few adherent individuals who reported DIMS and insomnia. Canadian Institutes of Health Research.
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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) | 0,001 | 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 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 ».