429 What are Patient Characteristics, Nursing Interventions and Patient Outcomes for Patients with Difficulty Adapting to CPAP?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction A sleep nurse clinician was added to our care team to provide situationally responsive educational, behavioral and troubleshooting interventions and case management to patients identified as high risk for untreated SDB. The objective of this study was to describe the patient characteristics, nursing interventions, and impact on CPAP usage among patients referred to the nurse-clinician. Methods Descriptive exploratory retrospective chart review was used to identify patient characteristics for all new patients referred; in-depth extraction was conducted for patients who had home CPAP for ≥ 1 month and experienced difficulty using CPAP. We examined: issues using CPAP, frequency and types of nursing contacts, nursing interventions and CPAP usage. Patient characteristics of those with difficulty adapting to CPAP were compared to those referred for assistance to obtain CPAP. Change in objective CPAP usage before vs after sleep nurse case management was determined when possible. Results 403 patients were referred, with mean (SD) age: 54.8 y (15.7), 56.1% men, RDI: 45.4 (31.4), 42.4% employed, 16.6% retired, 25% with ≥ 3 co-morbidities plus SDB. Difficulty adapting group (n = 204) had more women (p = 0.033), more employed (p = 0.03), and more insomnia (p = 0.001). CPAP issues included: mask (18%), ENT (14%), constraining beliefs (14%), access to treatment (12%), pressure intolerance (11%), comorbidities (11%), suboptimal usage (7%), insomnia (7%). Nursing contact: 74% subjects had ≤ 4 contacts (range: 1–16), 53% in-person, 25% telephone calls, 22% other. Nursing interventions were: educational (33%), troubleshooting (30%), behavioural (20%), liaison/coordination of care (13%), promoting self-management skills (3%). Preliminary mean CPAP usage (n = 18) improved by 40.0 (112.3) min and by 7.4 (31) % of nights used ≥ 4 hrs (p=NS; data extraction ongoing). Conclusion Demographic data identified women and insomnia to be significant characteristics in the difficulty adapting group. This model of care identified 2 types of interventions not previously recognized in typical interventions to promote CPAP adaptation: Liaison/coordination of care and promoting self-management skills. Some patients were able to increase their CPAP usage. Support (if any) MUHC Nursing Research Small Grants Award was supported by the Newton Foundation and the Montreal General Hospital Foundation.
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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 | 0,001 | 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 ».