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Enregistrement W3091895395 · doi:10.1183/23120541.00141-2020

An evaluation of rural–urban disparities in treatment outcomes for obstructive sleep apnoea: study protocol for a prospective cohort study

2020· article· en· W3091895395 sur OpenAlexafffund
Jennifer Corrigan, Imhokhai Ogah, Ada Ip, Heather Sharpe, Cheryl R. Laratta, Peter Peller, Willis H. Tsai, Sachin R. Pendharkar

Notice bibliographique

RevueERJ Open Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésMedicinePsychological interventionContinuous positive airway pressureCohortProspective cohort studyResidenceQuality of life (healthcare)Cohort studyRural areaSocioeconomic statusPhysical therapyEmergency medicineIntensive care medicineEnvironmental healthObstructive sleep apneaPopulationDemographyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Obstructive sleep apnoea (OSA) is a common and treatable chronic condition that is associated with significant morbidity and economic cost. Geography is increasingly being recognised as a barrier to diagnosis and treatment of many chronic diseases; however, no study to date has investigated the impact of place of residence on health outcomes in OSA. OBJECTIVE: rural settings. METHODS: A prospective cohort design will be used. Participants will be recruited through community-based CPAP providers and assigned to either the rural or urban cohort based on residential postal code. The primary outcome will be the difference in nightly hours of CPAP use between the two groups, measured 3 months after initiation of therapy. Secondary outcomes will include symptoms, quality of life, patient satisfaction and patient-borne costs. ANTICIPATED RESULTS: This study will determine whether there are differences in CPAP adherence or patient-reported outcomes between rural and urban patients with OSA. These results will highlight potential challenges with providing OSA care in rural populations and may inform health interventions to reduce urban-rural inequities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,241
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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