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Enregistrement W2009728974 · doi:10.1542/peds.2009-0731

Can the OSA-18 Quality-of-Life Questionnaire Detect Obstructive Sleep Apnea in Children?

2009· article· en· W2009728974 sur OpenAlexafffundabout
Evelyn Constantin, Ted L. Tewfik, Robert T. Brouillette

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesMcGill University Health Centre
Mots-clésMedicinePolysomnographyObstructive sleep apneaLogistic regressionOdds ratioPulse oximetryQuality of life (healthcare)Cross-sectional studyInternal medicineSleep apneaPhysical therapyPediatricsApneaAnesthesiaPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Polysomnography is the best tool available for diagnosing obstructive sleep apnea (OSA) in children. However, polysomnography is relatively inaccessible and costly, and studies are needed to evaluate other diagnostic approaches. It has been suggested that the OSA-18 quality-of-life questionnaire (OSA-18) is a useful measure that could replace polysomnography. The purpose of our study was to determine if the OSA-18, is an accurate measure for the detection of moderate-to-severe OSA. PATIENTS AND METHODS: Children who were referred to our sleep laboratory for evaluation of suspected OSA and who had a nocturnal pulse oximetry study were included in our cross-sectional study. The results of the oximetry study were interpreted by using the McGill oximetry score (MOS). Abnormal scores were consistent with moderate-to-severe OSA. We analyzed demographic and medical data in addition to the OSA-18 results. We estimated sensitivity and negative predictive values for the OSA-18 to detect an abnormal MOS. We also conducted logistic regression analyses with MOS as the dependent variable and the OSA-18 score, age, gender, comorbidities, and race as independent variables. RESULTS: We studied 334 children (mean age: 4.6 years; 58% male). The OSA-18 had a sensitivity of 40% and a negative predictive value of 73% for detecting an abnormal MOS. While controlling for other variables in the regression model, for each unit increase in the OSA-18 score, the odds of having an abnormal MOS were increased by 2%. For each 1-year increase in age, the odds of having an abnormal MOS were decreased by 17%. CONCLUSIONS: Among children who are referred to a sleep laboratory, the OSA-18 does not accurately detect which children will have an abnormal MOS and cannot be used to exclude moderate-to-severe OSA. The OSA-18 should not be used in the place of objective testing to identify moderate-to-severe OSA in children.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations98
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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