Dissociation of Obstructive Sleep Apnea From Hypersomnolence and Obesity in Patients With Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Obstructive sleep apnea (OSA) is seldom considered in the diagnostic investigation in the poststroke period although it is a stroke risk factor and has adverse prognostic implications after stroke. One reason might be that widely used clinical criteria for detection of OSA in the general community are not applicable in patients with stroke. We hypothesized that patients with stroke report less sleepiness and are less obese than subjects from a community sample with the same severity of OSA. METHODS: We performed polysomnography in 96 consecutive patients with stroke admitted to a stroke rehabilitation unit and in a community sample of 1093 subjects without a history of stroke. We compared the degrees of subjective sleepiness assessed by the Epworth Sleepiness Scale and body mass index between the 2 samples according to OSA categories assessed by the frequency of apneas and hypopneas per hour of sleep (<5, no OSA; 5 to <15 mild OSA; and >or=15, moderate to severe OSA). RESULTS: Compared with the community sample, patients with stroke with OSA had significantly lower Epworth Sleepiness Scale scores and body mass index for mild OSA (Epworth Sleepiness Scale 9.3+/-0.3 versus 5.6+/-0.5, P<0.001 and body mass index 33.1+/-0.5 versus 28.5+/-1.1, P<0.048) and for moderate to severe OSA (Epworth Sleepiness Scale 9.7+/-0.4 versus 7.1+/-0.9, P=0.043 and body mass index 36.4+/-0.8 versus 27.2+/-0.8 kg/m(2), P<0.025). CONCLUSIONS: For a given severity of OSA, patients with stroke had less daytime sleepiness and lower body mass index than subjects without stroke. These factors may make the diagnosis of OSA elusive in the poststroke period and preclude many such patients from the potential benefits of OSA therapy.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».