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Enregistrement W2162114955 · doi:10.1136/thx.2006.061234

Predictive value of automated oxygen saturation analysis for the diagnosis and treatment of obstructive sleep apnoea in a home-based setting

2007· article· en· W2162114955 sur OpenAlexaff
V Jobin, Pierre Mayer, F. Bellemare

Notice bibliographique

RevueThorax · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensHôtel-Dieu de MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAmbulatoryOxygen saturationRespiratory systemPredictive valueSleep (system call)ApneaPediatricsAnesthesiaInternal medicineOxygenComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A portable monitor for the automated analysis of episodic nocturnal oxygen saturation or SpO(2) (the Remmers Sleep Recorder, RSR) has been proposed for the diagnosis of obstructive sleep apnoea-hypopnoea (OSAH). A study was undertaken to compare the diagnostic performance of automated analysis with the manual scoring of polygraphic data by a more comprehensive respiratory monitor (the Suzanne recorder) used simultaneously in their intended home environment. METHODS: The respiratory disturbance indexes of the two monitors were compared in 94 consecutive adult patients suspected of having OSAH and who were deemed eligible for home-based investigation. RESULTS: The RSR overestimated the number of respiratory events associated with a >or=4% fall in SpO(2) by 13% (p<0.005) but underestimated the number of apnoeas and hypopnoeas defined on the basis of respiratory variables alone or their association with a >or=4% fall in SpO(2) or autonomic arousals by 38-48% (p<0.0001). In addition to these significant biases, the limits of agreement in all instances were wide, indicating a poor concurrence between the two monitors. CONCLUSION: The automated analysis of SpO(2) with the RSR cannot be substituted for the manual scoring of polygraphic data with the more comprehensive respiratory monitor in the diagnosis of OSAH in an ambulatory home-based setting.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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