A screening method for sleep disturbances at the end-of-life
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate sleep disturbances and to verify the accuracy of three screening tests to detect them in patients at the end-of-life admitted in a hospital palliative care unit. METHOD: The level of sleep disturbances was evaluated through the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) in 150 palliative patients. This questionnaire was the criterion variable for testing the three screening tests used: Edmonton Symptom Assessment System (ESAS-Sleep subscale); the single question "How much do you worry about your sleep problems?" which is answered on a scale of 0-10 (Sleep-Worry-Q) and another single question: "Do you think you have sleep problems?" with two response categories, Yes/No (Sleep-Problem-Q). RESULTS: According to the PSQI (cut-off point: 8), 87% of patients presented sleep disturbances. The ESAS-Sleep (cut-off point: 3) showed a sensitivity of 0.87, a specificity of 0.58, and an AUC of 0.729; the Sleep-Worry-Q (cut-off point: 4) showed a sensitivity of 0.95, a specificity of 0.68, and an AUC of 0.854; the Sleep-Problem-Q obtained a sensitivity of 0.92 and a specificity of 0.65. SIGNIFICANCE OF RESULTS: Patients at the end-of-life, near the time of death, have high levels of sleep disturbances that can be detected early, with better diagnostic accuracy, with the Sleep-Worry-Q. Although from a clinical point of view, the application of the Sleep-Problem-Q may be more advantageous, as it presents good diagnostic accuracy, greater simplicity, and brevity.
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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) | 0,002 | 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 ».