Accuracy of Oximetry with Thermistor (OxiFlow) for Diagnosis of Obstructive Sleep Apnea and Hypopnea
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the diagnostic accuracy for obstructive sleep apnea and hypopnea (OSAH) of the OxiFlow (OF) device which combines oximetry with recording of thermistor airflow. DESIGN & SETTING: Patients scheduled for overnight diagnostic polysomnography (PSG) were studied with OF either simultaneously during laboratory PSG (L-OF, n=86), at home on a separate night (H-OF, n=66), or both (n=55). PATIENTS: 97 patients with suspected OSAH, of whom 40 had OSAH defined as an apnea-hypopnea index (AHI) of more than 15 events per hour of sleep on PSG. INTERVENTIONS: NA. MEASUREMENTS & RESULTS: The automated respiratory disturbance index (RDI) generated by the OF software considerably underestimated the AHI by PSG for both L-OF and H-OF. Altering the parameters for hypopnea identification by the software did not improve this. Visual inspection of the computerized OF tracings added considerable diagnostic information, but a manual count of RDI during visual review overestimated AHI. For the identification of cases vs. non-cases of OSAH, receiver operating characteristic area-under-the-curve statistics ranged from 0.77-0.90 for L-OF and from 0.71-0.77 for H-OF. Combining automated analysis with subsequent visual inspection of OF tracings yielded an overall sensitivity of 86% and specificity of 74% for the diagnosis of OSAH during H-OF recordings. Analysis of potential technician time saved indicated a benefit from the use of OF. CONCLUSIONS: OF has diagnostic utility for the identification of OSAH. However, because of hardware and software limitations, it is unclear whether this device is superior to oximetry alone.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».