0626 A METHOD FOR IDENTIFICATION OF INSPIRATORY FLOW LIMITATION USING RESPIRATORY AIRFLOW
Notice bibliographique
Résumé
Inspiratory flow limitation (IFL) is a common component of sleep-disordered breathing, but current methods of identification require catheterization of the pharynx. The objective of this study was to develop and validate an accurate, non-invasive method of identifying IFL. Participants with high upper airway resistance underwent a full-night polysomnogram wearing temporary dental trays connected to a remotely controlled mandibular positioner (MATRx). A pressure transducer connected to a saline-filled nasopharyngeal catheter measured supra-glottic pressure, and respiratory airflow was calculated from naris pressure. These two signals were processed by an auto-labeler (AL) which identified IFL breaths that served as a “gold standard”. A neural network (NN) was trained on six patients using airflow as input and the gold standard as ideal output. The trained NN was then validated on three new patients using airflow as the sole input with no ideal output. In training, the AL identified 17652 breaths (61%) as IFL and 11220 (39%) as non-IFL; in validation, the AL identified 8123 breaths (59%) as IFL and 5650 (41%) as non-IFL. A 5-fold cross validation on the training data yielded an area under ROC curve of 0.86. The area under the ROC using the trained NN on all validation breaths was 0.89, and this increased to 0.90 when equivocal breaths, comprising 10% of the total, were excluded. A non-invasive method of identifying IFL was developed by training a NN using a “gold standard” and respiratory airflow. When applied to a new population of patients, the trained NN, using airflow alone, showed reasonable accuracy in identifying IFL breaths. This was improved by excluding equivocal breaths, yielding an area under ROC curve of 0.90 on 90% of all breaths. The authors acknowledge Alberta Innovates - Technology Futures, NRC-IRAP, and Zephyr Sleep Technologies for supporting this research.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».