In-Home, Self-Assembled Sleep Studies Are Useful in Diagnosing Sleep Apnea in the Elderly
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Obstructive sleep apnea (OSA) is common and treatable among the elderly. Yet, few older adults seek evaluation for OSA at sleep disorders centers. The authors assessed the feasibility of a two-stage screening procedure for obstructive sleep apnea syndrome (OSAS) in a community-based sample of older adults. DESIGN: Prospective cohort study. SETTING: Participants' domicile (in-home) and academic sleep research center. PARTICIPANTS: There were 452 Medicare recipients residing in the greater Philadelphia metropolitan area with the complaint of daytime sleepiness. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND RESULTS: All participants underwent in-home unattended sleep studies that recorded airflow, and standard in-laboratory polysomnography. Additional measures included symptoms of sleep apnea, body mass index, neck circumference, age, and sex. When comparing diagnostic approaches, the best-performing single-stage model was one that combined apnea symptoms with age and neck circumference. This model had an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.774 and negative posttest probability of 1.2%. The best-performing two-stage model combined symptoms, neck circumference, age, and sex in the first stage, followed by an unattended portable study with a corresponding AUC of 0.85 and negative posttest probability of 0.5%. CONCLUSIONS: Unattended, self-assembled, in-home sleep studies recording airflow and respiratory effort are most useful if applied in tandem with clinical data, including a carefully obtained sleep history. This two-stage model is accurate in identifying severe OSAS in older adults and represents a practical diagnostic approach for older adults. Incorporating clinical data was vital and increased accuracy well above that of unattended studies of airflow and effort alone.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».