Comparison of patient-reported outcomes between alternative care provider-led and physician-led care for severe sleep disordered breathing: secondary analysis of a randomized clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Previous research has suggested that alternative (respiratory) care providers (ACP) may provide affordable, accessible care for sleep-disordered breathing (SDB) that decreases wait-times and improves clinical outcomes. The objective of this study was to compare ACP-led and sleep physician-led care for SDB on patient reported outcome and experiences, with a focus on general and health-related quality of life, sleepiness, and patient satisfaction. Methods We conducted a secondary analysis of a randomized trial in which participants with severe SDB were assigned to either ACP-led or physician-led management. We created longitudinal linear mixed models to assess the impacts of treatment arm and timepoint on total and domain-level scores of multiple patient-reported outcome measures and patient-reported experience measures. Results Patients in both treatment arms (ACP-led n = 81; sleep-physician = 75) reported improved outcomes on the Sleep Apnea Quality of Life Index, Health Utilities Index, and Epworth Sleepiness Scale. Patients in each group had similar and clinically meaningful improvements on domains assessing cognition, emotion, and social functioning. The linear mixed models suggested no significant difference between treatment arms on the patient-reported outcomes. However, scores significantly improved over time. Conclusions Management of SDB using ACPs was comparable to physician-led care, as measured bypatient-reported outcome and experience measures. While loss to follow-up limits our findings, these results provide some support for the use of this novel health service delivery model to improve access to high quality SDB care. Clinical trial registration This is analysis of data from the study registered Clinicaltrials.gov (NCT02191085).
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».