Elevated Risk of Sleepiness-Related Motor Vehicle Accidents in Patients With Obstructive Sleep Apnea Syndrome: A Case-Control Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The present case-control study aimed to determine whether obstructive sleep apnea syndrome (OSAS) patients are at an increased risk for sleepiness-related motor vehicle accidents (MVAs) than controls and to identify disease-related factors associated with accident risk. METHODS: Demographic, anthropometric, clinical, and polysomnographic parameters of 312 OSAS patients were compared with 156 age- and sex-matched primary snoring subjects. RESULTS: The rate of OSAS patients reporting accident was higher than snoring subjects (21.2% vs. 11.5%, P = .011), and OSAS was associated with an increase in accident risk (odds ratio = 2.06, 95% confidence interval [CI], 1.17 to 3.61, P = .012). Younger OSAS patients (P = .001) and those who were male (P = .001), had greater neck circumference (P = .002), had a higher Epworth sleepiness score (ESS; P < .0001), and had a higher apnea-hypopnea index (AHI; p = .039) had more MVAs than OSAS patients. Daytime sleepiness was associated with a 2.74-fold increase (95% CI, 1.54 to 4.87, P = .001) in accident risk. In multiple logistic regression analysis, accident risk was associated with neck circumference (P < .031) and ESS (P < .0001). In addition, accident risk could be excluded in OSAS patients with neck circumference < 43 cm and ESS < 11 (sensitivity 33.3%, specificity 85.8%). CONCLUSIONS: The present results show that OSAS patients have a twofold higher risk of traffic accidents than control subjects, and increased neck circumference and excessive daytime sleepiness are useful in predicting OSAS patients at higher risk of having accidents.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».