Screening for obstructive sleep apnea before surgery: why is it important?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The purpose of this article is to review the screening tools available in the preoperative clinic for patients at risk of obstructive sleep apnea. RECENT FINDINGS: Obstructive sleep apnea (OSA) is the most prevalent sleep disorder. An estimated 82% of men and 92% of women with moderate-to-severe sleep apnea have not been diagnosed. Patients with undiagnosed OSA may have increased perioperative complications. The perioperative risk of patients with OSA may be reduced by appropriate screening to detect undiagnosed OSA in patients. The snoring (S), tiredness (T) during daytime, observed apnea (O), and high blood pressure (P) (STOP) questionnaire is a concise and easy-to-use screening tool to identify patients with a high risk of OSA. It has been validated in surgical patients at preoperative clinics as a screening tool. Incorporating BMI, age, neck size and gender into the STOP questionnaire (STOP-Bang), will further increase the sensitivity and negative predictive value (NPV), especially for patients with moderate-to-severe OSA. SUMMARY: The STOP questionnaire is short and can be easily incorporated into routine screening of general or surgical patients.
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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) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».