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Enregistrement W4321639633 · doi:10.1093/ageing/afab219.100

100 SCREENING FOR SLEEP DISTURBANCE AS PART OF THE COMPREHENSIVE GERIATRIC ASSESSMENT

2021· article· en· W4321639633 sur OpenAlexaboutno aff
Christine E. Mc Carthy, K. O’Malley, J Geoghegan, Eileen Mannion, Maria Costello, Robert Murphy, Catriona Reddin, R Waters, Martin O’Donnell, Siân Robinson, Michelle Canavan

Notice bibliographique

RevueAge and Ageing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSleep disorderMedicineDisturbance (geology)Sleep (system call)CognitionCognitive impairmentMontreal Cognitive AssessmentCognitive Assessment SystemGerontologyPhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Sleep disturbance is common in the older patient, and has been associated with many common comorbidities, falls, impaired quality of life, and mortality. Sleep disturbance screening and management are important elements of the comprehensive geriatric assessment (CGA). There are few sleep disturbance assessment tools, however, that have been validated for use in older patients, or in those with cognitive impairment. We sought to review the assessment and management of sleep disturbance within a regional integrated care outreach programme (ICOP), where the RU-SATED tool had been used. Methods From March–June’21 the notes of 30 consecutive patients, presenting to ICOP with cognitive complaints, were reviewed. Demographic and sleep disturbance data were collected, in addition to whether advice, treatment or further assessment for sleep disturbance was documented. Feedback from staff on the utility of the RU-SATED tool was also sought. Results Of those reviewed, the mean age was 80.3 (SD = 7.8), and the mean Montreal Cognitive Assessment score (MOCA) was 17.7 (SD = 5.9). Where data was available, the mean RU-SATED score was 7.6 (SD = 1.9), and 42% were frail (n = 11). The most commonly endorsed sleep symptom was sleep onset latency/sleep maintenance issues (n = 16). RU-SATED score did not significantly predict age, MOCA or frailty (p > 0.1 for all). Advice, treatment or further assessment of sleep disturbance was offered to 23% of patients (n = 7), and this was not predicted by overall RU-SATED score or by individual question responses (p > 0.1 for all). Staff also stated that they found elements of the tool difficult to explain and interpret. Conclusion Although the numbers are small, we have not found the RU-SATED tool to be helpful in guiding the management of sleep disturbance in our cohort. A more practical CGA tool is currently in development by the ICOP service.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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