100 SCREENING FOR SLEEP DISTURBANCE AS PART OF THE COMPREHENSIVE GERIATRIC ASSESSMENT
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».