Persistent Obstructive Sleep Apnea Burden on Family Finances and Quality of Life
Notice bibliographique
Résumé
Objective We previously found that financial concerns negatively affect the quality of life of families of children with persistent obstructive sleep apnea (OSA) after tonsillectomy. The goal is to quantify the financial impact on families of children with persistent OSA and assess contributing factors. Study Design Cross‐sectional survey study with comparison group. Setting Upper airway center at a tertiary pediatric hospital. Methods Participants included consecutive children with persistent OSA from September to October 2017. Healthy children seen in a general otolaryngology clinic served as controls. Families of both groups completed the Family Impact Questionnaire and the modified Comprehensive Score for Financial Toxicity (COST). Results Families of the 50 patients (25 study and 25 control) completed the surveys: the mean age was 6.4 years (95% CI, 5.0‐7.8), and 19 (38%) were female. There were no differences in age, sex, race, or insurance status between groups ( P >. 05). The mean apnea‐hypopnea index for the study group was 7.9 events/h (range, 5.5‐10.3), and 40% (10/25) had Down syndrome. Positive airway pressure and/or oxygen were used by 72% (18/25). The Comprehensive Score for Financial Toxicity for study patients (21.9; 95% CI, 14.8‐26.0) was significantly lower than for controls (30.2; 95% CI, 26.6‐30.8; P =. 003), reflecting elevated financial toxicity. Study families reported greater financial impact on the Family Impact Questionnaire (8.4; 95% CI, 6.1‐10.7) versus controls (3.6; 95% CI, 1.8‐5.4; P =. 002); concerns regarding missed days of work and school were common (30.7%). Conclusion Families of children with persistent OSA reported a high financial burden related to their children’s disease and were more likely to report financial toxicity than families of controls. Concern regarding missed work and school associated with appointments and treatment was a significant factor.
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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 ».