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Enregistrement W4391999071 · doi:10.1016/j.smrv.2024.101910

Personality traits and pre-treatment beliefs and cognitions predicting patient adherence to continuous positive airway pressure: A systematic review

2024· review· en· W4391999071 sur OpenAlexaboutno aff
Pragna Kasetti, Noori Fatima Husain, Timothy Skinner, Koula Asimakopoulou, Joerg Steier, S A Sathyapala

Notice bibliographique

RevueSleep Medicine Reviews · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesImperial College London
Mots-clésBig Five personality traitsContinuous positive airway pressurePersonalityPsychologyCognitionClinical psychologyMedicineSocial psychologyPsychiatryInternal medicineObstructive sleep apnea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adherence to Continuous Positive Airway Pressure (CPAP) for obstructive sleep apnoea (OSA) can be improved by behavioural interventions which modify patients' beliefs and cognitions about OSA, CPAP, and themselves. We have conducted the first systematic review of the literature on beliefs and cognitions held before starting treatment, and personality (which influences the former) that predict the decision to purchase or start CPAP, or CPAP adherence one month or more after CPAP initiation. A systematic search and screen of articles identified 21 eligible publications from an initial 1317. Quality assessment performed using an adapted Newcastle-Ottawa Scale demonstrated that 13 (62%) studies were poor quality and only seven (33%) were high quality. Eighteen factors, such as self-efficacy (confidence) in using CPAP and value placed on health predicted CPAP adherence; however, for only six (33%), utility as an intervention target is known, from calculation of individual predictive power. Studies did not use new behavioural frameworks effective at explaining adherence behaviours, nor did they interview patients to collect in-depth data on barriers and facilitators of CPAP use. Future studies cannot have these limitations if high quality evidence is to be generated for intervention development, which is currently sparse as highlighted by this review.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,329 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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