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Enregistrement W2121474091 · doi:10.1136/thx.2004.031591

Craniofacial profile in Asian and white subjects with obstructive sleep apnoea

2005· article· en· W2121474091 sur OpenAlexaboutno aff
B Lam

Notice bibliographique

RevueThorax · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCraniofacialPolysomnographyBody mass indexObstructive sleep apneaAirwayAnthropometryCephalometryOrthodonticsApneaSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical detection of structural narrowing of the upper airway may facilitate early recognition of obstructive sleep apnoea (OSA). To determine whether the craniofacial profile predicts the presence of OSA, the upper airway and craniofacial structure of 239 consecutive patients (164 Asian and 75 white subjects) referred to two sleep centres (Hong Kong and Vancouver) were prospectively examined for suspected sleep disordered breathing. METHODS: All subjects underwent a history and physical examination with measurements of anthropometric parameters and craniofacial structure including neck circumference, thyromental distance, thyromental angle, and Mallampati oropharyngeal score. OSA was defined as an apnoea-hypopnoea index (AHI) of > or = 5/hour on full overnight polysomnography. RESULTS: Discriminant function analysis indicated that the Mallampati score (F = 0.70), thyromental angle (F = 0.60), neck circumference (F = 0.54), body mass index (F = 0.53), and age (F = 0.53) were the best predictors of OSA. After controlling for ethnicity, body mass index and neck circumference, patients with OSA were older, had larger thyromental angles, and higher Mallampati scores than non-apnoeic subjects. These variables remained significantly different between OSA patients and controls across a range of cut-off values of AHI from 5 to 30/hour. CONCLUSIONS: A crowded posterior oropharynx and a steep thyromental plane predict OSA across two different ethnic groups and varying degrees of obesity.

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)0,001
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations210
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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