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Enregistrement W2071545991 · doi:10.1213/ane.0b013e318248f4f5

Oxygen Desaturation Index from Nocturnal Oximetry

2012· article· en· W2071545991 sur OpenAlexaff
Frances Chung, Pu Liao, Hisham Elsaid, Sazzadul Islam, Colin M. Shapiro, Yuming Sun

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulse oximetryInterquartile rangePolysomnographyBody mass indexNocturnalApneaAnesthesiaApnea–hypopnea indexReceiver operating characteristicCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: It is impractical to perform polysomnography (PSG) in all surgical patients suspected of having sleep disordered breathing (SDB). We investigated the role of nocturnal oximetry in diagnosing SDB in surgical patients. METHOD: All patients 18 years and older who visited the preoperative clinics for scheduled inpatient surgery were approached for study participation. Patients expected to have abnormal electroencephalographic findings were excluded. All patients underwent an overnight PSG at home with a portable device and a pulse oximeter. The PSG recordings were scored by a certified sleep technologist. The oximetry recordings were processed electronically. RESULT: Four hundred seventy-five patients completed the study: 217 males and 258 females, aged 60 ± 11 years, and body mass index 31 ± 7 kg/m(2). The apnea-hypopnea index (AHI), the average number of episodes of apnea and hypopnea per hour of sleep, was 9.1 (2.8 to 21.4) [median (interquartile range)] and 64% patients had AHI >5. There was a significant correlation between oxygen desaturation index (ODI, hourly average number of desaturation episodes) and cumulative time percentage with SpO(2) <90% (CT90) from nocturnal oximetry, with the parameters measuring sleep breathing disorders from PSG. Compared to CT90, ODI had a stronger correlation and was a better predictor for AHI. The area under receiver operator characteristics curve for ODI to predict AHI >5, AHI >15, and AHI >30 was 0.908 (CI: 0.880 to 0.936), 0.931 (CI: 0.090 to 0.952), and 0.958 (CI: 0.937 to 0.979), respectively. The cutoff value based on the maximal accuracy for ODI to predict AHI >5, AHI >15, and AHI >30 was ODI >5, ODI >15, and ODI >30. The accuracy was 86% (CI: 83%-88%), 86% (CI: 83%-89%), and 94% (CI: 92%-96%), respectively. The ODI >10 demonstrated a sensitivity of 93% and a specificity of 75% to detect moderate and severe SDB. CONCLUSIONS: ODI from a high-resolution nocturnal oximeter is a sensitive and specific tool to detect undiagnosed SDB in surgical patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations240
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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