Systematic review of motor vehicle crash risk in persons with sleep apnea.
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: To determine whether drivers with sleep apnea are at increased risk of motor vehicle crash; whether disease severity, daytime sleepiness, or both disease severity and daytime sleepiness affect this risk, and whether treatment of sleep apnea reduces crash risk. DESIGN: Systematic review of published literature. SETTING: N/A. PATIENTS/PARTICIPANTS: Patients with sleep apnea. INTERVENTIONS: N/A. MEASUREMENTS AND RESULTS: Forty pertinent studies were identified. For studies investigating whether noncommercial drivers with sleep apnea have increased crash rates, the majority (23 of 27 studies and 18 of 19 studies with control groups) found a statistically significant increased risk, with many of the studies finding a 2 to 3 times increased risk. Methodologic quality of the studies did not influence this relationship (p = .22). For commercial drivers, only 1 of 3 studies found an increased crash rate, with this association being weak (odds ratio of 1.3). The evidence was mixed regarding whether the risk of crash involvement is proportional to the severity of the sleep apnea, with about half of the studies finding a statistically significant increased risk with increased severity. Correlation with subjective daytime sleepiness and crash risk was also found in only half of the studies reviewed. Treatment of sleep apnea consistently improved driver performance (including crashes) across all studies. CONCLUSIONS: Noncommercial drivers with sleep apnea are at a statistically significant increased risk of involvement in motor vehicle crashes. Studies did not consistently find that daytime sleepiness and the severity of sleep apnea were correlated with crash risk. Successful treatment of sleep apnea improves driver performance. Clinicians should educate their patients with sleep apnea about the importance of treatment adherence for driving safety.
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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 | 0,009 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».