The mobile sleep medicine model in neurologic practice: Rationale and application
Notice bibliographique
Résumé
Background: Undiagnosed obstructive sleep apnea (OSA) is prevalent in neurological practice and significantly contributes to morbidity and mortality. OSA is prevalent in US adults and causes poor quality sleep and significant neurocognitive, cardiovascular, and cerebrovascular impairments. Timely treatment of OSA reduces cardio-cerebrovascular risks and improves quality of life. However, most of the US population has limited systematic access to sleep medicine care despite its clinical significance. Focus: We discuss the importance of systematic screening, testing, and best-practice management of OSA and hypoventilation/hypoxemia syndromes (HHS) in patients with stroke, neurocognitive impairment, and neuromuscular conditions. This review aims to introduce and describe a novel integrated Mobile Sleep Medicine (iMSM) care model and provide the rationale for using an iMSM in general neurological practice to assist with systematic screening, testing and best-practice management of OSA, HHS, and potentially other sleep conditions. Key points: The iMSM is an innovative, patient-centered, clinical outcome-based program that uses a Mobile Sleep Medicine Unit-a "sleep lab on wheels"-designed to improve access to OSA management and sleep care at all levels of health care system. The protocol for the iMSM care model includes three levels of operations to provide effective and efficient OSA screening, timely testing/treatment plans, and coordination of further sleep medicine care follow-up. The iMSM care model prioritizes effective, efficient, and patient-centered sleep medicine care; therefore, all parties and segments of care that receive and provide clinical sleep medicine services may benefit from adopting this innovative approach.
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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 | 0,021 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».