Diagnosis of Obstructive Sleep Apnea in Parkinson’s Disease Patients: Is Unattended Portable Monitoring a Suitable Tool?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. Obstructive sleep apnea (OSA) is frequent in Parkinson's disease (PD) and may contribute to nonmotor symptoms. Polysomnography (PSG) is the gold standard for OSA diagnosis. Unattended portable monitoring (PM) may improve access to diagnosis but has not been studied in PD. We assessed feasibility and diagnostic accuracy in PD. Methods. Selected PD patients without known OSA underwent home PM and laboratory PSG. The quality of PM signals (n = 28) was compared with matched controls. PM accuracy was calculated compared with PSG for standard apnea hypopnea index (AHI) thresholds. Results. Technical failure rate was 27.0% and airflow signal quality was lower than in controls. Sensitivity of PM was 84.0%, 36.4%, and 50.0% for AHI cut-offs of 5/h, 15/h, and 30/h, respectively, using the same cut-offs on PM. Specificity was 66.7%, 83.3%, and 100%, respectively. PM underestimated the AHI with a mean bias of 12.4/h. Discrepancy between PM and PSG was greater in those with more motor dysfunction. Conclusion. PM was adequate to "rule in" moderate or severe OSA in PD patients, but the failure rate was relatively high and signal quality poorer than in controls. PM overall underestimated the severity of OSA in PD patients, especially those with greater motor dysfunction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».