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Enregistrement W2517022178 · doi:10.1089/ham.2016.0027

Association of Cardiovascular Disease and Sleep Apnea at Different Altitudes

2016· article· en· W2517022178 sur OpenAlexaff
Liliana Otero, Patricia Hidalgo Martínez, Rafael González, Carlos A. Morillo

Notice bibliographique

RevueHigh Altitude Medicine & Biology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesDepartamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación (COLCIENCIAS)
Mots-clésMedicineOverweightInternal medicineObesityObstructive sleep apneaEffects of high altitude on humansSleep apneaAltitude (triangle)CardiologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Otero, Liliana, Patricia Hidalgo, Rafael González, and Carlos A. Morillo. Association of cardiovascular disease and sleep apnea at different altitudes. High Alt Med Biol . 17:336–341, 2016.—We evaluated the prevalence of sleep apnea (SA) in patients with cardiovascular disease (CVD) at different altitudes. A total of 398 subjects with coronary artery disease (CAD), 144 subjects with atrial fibrillation (AF), and 292 controls (without CVD) were recruited in three cities at sea level, moderate altitude, and high altitude. All participants underwent polysomnography. Multinomial logistic regression, X 2 , and Hosmer and Lemeshow tests were used to determine interactions among CVD, SA, and altitude. Men and women with CVD at high altitude had a higher risk for SA than men and women living at lower altitudes. The highest risk of SA was observed in men with AF and men with CAD living at high altitude. Obstructive SA (OSA) prevalence was significantly increased in CVD subjects living at high altitude (OR: 5.52; p < 0.0001). Central SA (CSA) was more frequent in subjects with CVD than control group (OR: 2.44; p < 0.021). OSA was the most frequent type of SA in subjects with CVD and overweight subjects, and in control individuals with obesity or being overweight. Significant differences in the prevalence of SA associated with altitude and gender were noted in subjects with CAD and AF.

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)0,001
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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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