Effect of interventions to reduce wait times for diagnosis and treatment of sleep-disordered breathing in adults: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Sleep disordered breathing (SDB) is associated with adverse health consequences that can be mitigated through timely and effective management. Guidelines provide wait time targets, but the evidence supporting them is unclear. The purpose of this systematic review was to explore the relationship between interventions to improve wait times for SDB and the effects on patient or provider outcomes.METHODS: A targeted search of medical databases was performed from database inception to June 2017. Included studies described an intervention intended to reduce wait times for the diagnosis or treatment of SDB and reported on a patient- or provider-level outcome.RESULTS: The search produced 2,944 abstracts and 51 articles underwent full text review. Ten articles were included in the final review. Five trials reported wait times to diagnosis and treatment, 3 studies described wait times for diagnosis only and 2 studies discussed time to treatment exclusively. All studies were of moderate methodological quality. Wait times were improved in most studies, but due to short follow-up periods a clear relationship with improved health outcomes was rarely established. The variety of interventions limited the characterization of specific wait-times reduction strategies that could reliably improve outcomes.CONCLUSIONS: This review highlights the scarcity of studies but suggests a possible clinical benefit of interventions to reduce wait times. However, generalizability is limited and the short follow-up periods likely underestimate potential positive impacts of reduced wait times. Further studies are needed to better characterize this relationship and to identify additional interventions to deliver more timely patient care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».