Creation of a shortened version of the Sleep Disorders Questionnaire (SDQ)
Notice bibliographique
Résumé
The 176-item Sleep Disorders Questionnaire (SDQ) was initially developed using canonical discriminant function analysis on 4 groups of sleep disorder patients, but it was never studied by factor analysis in its entirety. Several authors have criticized 2 of its subscales as being confounded with each other, and its narcolepsy scale as substantially over-diagnosing narcolepsy. This study describes its first exploratory factor analysis (EFA), the intent of which was to reassess item membership on the 4 existing subscales and to derive new scales to improve differential diagnosis between patient groups. It was also hoped that EFA could reduce the total number of questions, to increase speed of completion. The EFA was performed on the anonymized SDQ results from a retrospective review of the charts of 2131 persons from 7 sleep disorders clinics and research centers. Factors were assessed via scree plots and eigenvalues. The EFA identified four main factors: insomnia, daytime sleepiness, substance use, and sleep-disordered breathing. The insomnia factor had 3 subfactors: psychological symptoms of insomnia, subjective description of insomnia, and insomnia due to periodic limb movements. The sleepiness factor had two subfactors: daytime sleepiness and neurological symptoms of narcolepsy. The novel substance use factor was homogeneous, as was the sleep-disordered breathing factor. Importantly, the EFA reassigned items from the original SDQ's NAR, PSY, and PLM subscales to five of the new subscales. The Sleep Apnea (SA) subscale emerged mostly unchanged. The 7 resulting factors comprised only 66 items of the original 176-item SDQ. These results have allowed the creation of a new shorter questionnaire, to be called the SDQ-2. External validation of the SDQ-2 is currently underway. It will likely prove to be a superior differential diagnostic instrument for sleep disorders clinics, compared to the original SDQ.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».