Snoring sounds variability as a signature of obstructive sleep apnea
Notice bibliographique
Résumé
Snoring sounds vary significantly within and between snorers. In this study, the variation of snoring sounds and its association with obstructive sleep apnea (OSA) are quantified. Snoring sounds of 42 snorers with different degrees of obstructive sleep apnea and 15 non-OSA snorers were analyzed. The sounds were recorded by a microphone placed over the suprasternal notch of trachea, simultaneously with polysomnography (PSG) data over the entire night. We hypothesize that snoring sounds vary significantly within a subject depending on the level of obstruction, and thus the level of airflow. We also hypothesize that this variability is associated with the severity of OSA. For each individual, we extracted snoring sound segments from the respiratory recordings, and divided them into three classes: non-apneic, hypopneic, and post-apneic using their PSG information. Several features were extracted from the snoring sound segments, and compared using a nonparametric statistical test. The results show significant shift in the median of features among the snoring sound classes (p<0.00001) of an individual. In contrast to hypopneic and post-apneic classes, the characteristics of snoring sounds did not vary significantly over time in non-apneic class. Therefore, we used the total variation norm of each subject to classify the participants as OSA and non-OSA snorers. The results showed 92.9% sensitivity, 100% specificity and 96.4% accuracy.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».