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Enregistrement W2609723698 · doi:10.1093/sleepj/zsx050.447

0448 CLINICAL VALIDATION OF A DIAGNOSTIC PATCH FOR THE DETECTION OF SLEEP APNEA

2017· article· en· W2609723698 sur OpenAlexfundno aff
Michael L. Merchant, Mehran Farid-Moayer, Yuri Vasilevich Zobnin, A Parfenov, J. Askeland, Alexander Sturm

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMichigan Institute for Clinical and Health ResearchReseau canadien de recherche respiratoireOntario Ministry of Health and Long-Term CareNational Heart, Lung, and Blood InstituteInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicinePolysomnographyReceiver operating characteristicApneaLikelihood ratios in diagnostic testingSleep apneaHypopneaAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Portable home sleep monitors are being increasingly utilized in clinical practice for diagnosing sleep apnea. However, most type III home monitors are difficult for patients to set up and wearing the monitors is disruptive to patient’s typical sleep pattern. The diagnostic value of an inexpensive easy-to-use light-weight flexible skin-adhesive patch (SomnaPatch) that minimally affects sleep was evaluated in this study. Simultaneous polysomnography (PSG) and the diagnostic patch recordings were made in 179 subjects (mean age 54.0 ± 13.6 y, 55% male) selected from the databases of patients previously tested with PSG to ensure even representation of the clinically important apnea-hypopnea index (AHI) ranges. The skin-adhesive diagnostic patch weighs less than one ounce and records nasal pressure, blood oxygen saturation, pulse rate, respiratory effort, sleep time and body position (S3C4O2P2E3R2 category). To compare the apnea-hypopnea index of the diagnostic patch with polysomnography, all recordings were auto-scored with the Somnolyzer software (Respironics). Bland-Altman analysis was performed. Sensitivity, specificity and accuracy were calculated and receiver operating characteristic (ROC) curves were constructed for six AHI thresholds (5, 10, 15, 20, 25 and 30 events per hour). The rate of clinical agreement and positive likelihood ratio were calculated. Overnight recordings from 174 subjects were included in the final analysis. All six ROC curves had area under the curve of over 0.9. Sensitivity, specificity and accuracy for the optimal threshold of AHI≥15 were 0.86, 0.83 and 0.85 respectively. Positive likelihood ratio (LR+) was 7.4. Bland-Altman analysis showed that the bias was 0.9 events per hour and the limits of agreement were 18.1 and -16.1. The rate of clinical agreement between recordings with PSG AHI≥30 and patch AHI≥30 and was 85%. The rate of clinical agreement between recordings with PSG AHI<30 and the patch AHI within (PSG AHI ±10) was 89%. The total rate of clinical agreement was 87.4% with 95% confidence interval of 81.4%-91.9%. The new diagnostic patch offers excellent clinical value for detecting sleep apnea across all severity levels as compared with standard in-lab polysomnography. Research was supported by NIH grant R44 HL123196.

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)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,328 · 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.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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