Distance to Specialist Medical Care and Diagnosis of Obstructive Sleep Apnea in Rural Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
Obstructive sleep apnea (OSA) is the most common sleep-disordered breathing condition. Patients with OSA symptoms are often not diagnosed clinically, which is a concern, given the health and safety risks associated with unmanaged OSA. The availability of fewer practicing medical specialists combined with longer travel distances to access health care services results in barriers to diagnosis and treatment in rural communities. This study aimed to (1) determine whether the proportion of adults reporting OSA symptoms in the absence of a sleep apnea diagnosis in rural populations varied by travel distance to specialist medical care and (2) assess whether any distance-related patterns were attributable to differences in the frequency of diagnosis among adults who likely required this specialist medical care. We used a cross-sectional epidemiologic study design, augmented by analysis of follow-up survey data. Our study base included adults who completed a 2010 baseline questionnaire for the Saskatchewan Rural Health Study. Follow-up occurred until 2015. 6525 adults from 3731 households constituted our sample. Statistical models used log-binomial regression. Rural adults who reported the largest travel distances (≥250 km) to specialist medical care were 1.17 (95% CI: 1.07, 1.29) times more likely to report OSA symptoms in the absence of a sleep apnea diagnosis than those who reported the smallest (<100 km; referent) distances. However, the proportion of sleep apnea diagnoses was low and unaffected by reported travel distance among adults who likely required this specialist medical care. Our findings suggest factors other than travel distance may be contributing to the low sleep apnea diagnostic rate. This remains important as undiagnosed and untreated OSA has serious implications on the health of people and populations, but effective treatments are available. Health care access barriers to the diagnosis and treatment of OSA require evaluation to inform health care planning and delivery.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».