A Multi-factor Model for the Assessment of Depression Associated with Obstructive Sleep Apnea: A Fuzzy Logic Approach
Notice bibliographique
Résumé
Many patients with obstructive sleep apnea (OSA) also exhibit depressive symptoms such as fatigue, anhedonia, weight changes, and depressed or sad mood. Some of these patients are misdiagnosed with clinical depression and treated with antidepressants, which may actually impede OSA treatment. Thus, the assessment of depression is of crucial importance in sleep clinics, and is often used both before and after treatment. As there are no objective ways to measure depression, the most common form of assessment is using subjective, usually self-reporting, questionnaires. These questionnaires were created for assessing and diagnosing clinical depression and not for multiple assessments of depressive symptoms as a secondary medical condition. They are also subject to reporting inaccuracies. In this paper, we introduce STEM-D, a fuzzy logic model for assessing depression in OSA patients that incorporates the multifactorial nature of depression. We studied nine existing questionnaires and created four categories of questions. We modeled the categories using fuzzy variables, with the output variable being the severity of a patient's depression. STEM-D will be used multiple times throughout treatment to monitor a patient's change in depressive symptoms as a result of OSA treatment. This model will be applied in a clinical setting as part of a larger project, CPAP-T*MONITOR.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».