Influence of neighbourhood‐level crowding on sleep‐disordered breathing severity: mediation by body size
Notice bibliographique
Résumé
Neighbourhood-level crowding, a measure of the percentage of households with more than one person per room, may impact the severity of sleep-disordered breathing. This study examined the association of neighbourhood-level crowding with apnoea-hypopnoea index in a large clinical sample of diverse adults with sleep-disordered breathing. Sleep-disordered breathing severity was quantified as the apnoea-hypopnoea index calculated from overnight polysomnogram; analyses were restricted to those with apnoea-hypopnoea index ≥5. Neighbourhood-level crowding was defined using 2000 US Census tract data as percentage of households in a census tract with >1 person per room. Multivariable linear mixed models were fit to examine the associations between the percentage of neighbourhood-level crowding and apnoea-hypopnoea index, and a causal mediation analysis was conducted to determine if body mass index acted as a mediator between neighbourhood-level crowding and apnoea-hypopnoea index. Among 1789 patients (43% African American; 68% male; 80% obese), the mean apnoea-hypopnoea index was 29.0 ± 25.3. After adjusting for race, age, marital status and gender, neighbourhood-level crowding was associated with apnoea-hypopnoea index; for every one-unit increase in percentage of neighbourhood-level crowding mean, the apnoea-hypopnoea index increased by 0.40 ± 0.20 (P = 0.04). There was a statistically significant indirect effect of neighbourhood-level crowding through body mass index on the apnoea-hypopnoea index (P < 0.001). Neighbourhood-level crowding is associated with severity of sleep-disordered breathing. Body mass index partially mediated the association between neighbourhood-level crowding and sleep-disordered breathing. Investigating prevalent neighbourhood conditions impacting breathing in urban settings may be promising.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».