0729 Odds Ratio Product (ORP) from the Diagnostic PSG and Internal Locus of Control as Predictors of 6-Month CPAP Adherence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Low adherence to CPAP is a well-documented problem and reduces the effectiveness of the treatment. This study aimed to investigate objective markers, such as ORP at diagnostic, combined with baseline subjective measures to predict adherence. ORP is a well-validated measure of sleep depth from 0 (deep sleep) to 2.5 (full wakefulness). Predicted adherence could be used to identify those who may need additional support for use of their prescribed treatment. Methods In a sample of 67 individuals referred for a Type 2 diagnostic study (Mage= 44.9 ±13.16, 39 females), 41 were prescribed CPAP (Mage= 45.80±13.40; MAHI=29.98±23.87) and had 6-month adherence reports. At the time of the diagnostic study, participants also completed questionnaires on sleep (Insomnia Severity Index (ISI), Epworth Sleepiness Scale (ESS)), beliefs on health (Health Value, Multidimensional Health Locus of Control (MHLC)), and social support for the use of CPAP. Adherence was determined by the percentage of days with use greater than 4 hours (MAdherence=52.0%±35.63). AHI, TST90, mean SPO2, ORPwake (mean ORP during wake periods), ORPNREM (mean ORP during NREM), ORP-9 (mean ORP 9 seconds post-arousal), percentage of TRT with ORP< 0.5 and >2.25, health value, CPAP support, ISI, ESS, and the 3 subscales of the MHLC were entered in an MLR model with backward elimination to predict adherence. Results The final model in the MLR was significant (F(4,41)=4.55, p=.005, R2=.331), and the significant predictors included AHI (b=.533, t=2.40, p=.022), TST90 (b=-.515, t=-2.33, p=.025), ORPNREM (b=.282, t=2.02, p=.050), and MHLC-Internal (b=.501, t=3.39, p=.002). Thus, greater use of CPAP was associated with a higher AHI, lower TST90, higher ORPNREM, and more internal locus of control. Conclusion These results replicate the utility of AHI, desaturations, and sleep depth during NREM during the diagnostic in predicting long-term adherence. These results suggest that individuals with worse sleep due to respiratory events at diagnostic will be more likely to adhere, potentially due to the subjective improvement to their sleep with CPAP. However, these results extended previous literature by finding that individuals with worse objective sleep at diagnostic, but also a greater sense of control over their own health, would be most likely to adhere. Support (if any)
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».