0894 COMPARISON OF OVERNIGHT OXIMETRY DOWNLOAD WITH POLYSOMNOGRAPHY IN CHILDREN
Notice bibliographique
Résumé
The diagnosis of obstructive sleep apnoea (OSA) in children is challenging given the high prevalence (2–3%), the significant associated morbidity and the resource intensity of the Polysomnography (PSG) which remains the gold standard. The limited availability of PSG often results in a delay in diagnosis and management of significant OSA. The aim of this study is to evaluate the reliability of the overnight oximetry download as a screening tool for the diagnosis of OSA in children. A retrospective analysis of all children with clinical suspicion of OSA who underwent an overnight oximetry download and a subsequent PSG in a tertiary Paediatric Hospital from January 2014 to April 2016. The oximetry was reported based on McGill Scoring System and the diagnosis of OSA was based on mixed obstructive apnoea hypopnoea index (MOAHI). During the study period, 110 patients had overnight oximetry download as well as PSG. Sixty-one children (56%) had normal, 30 (27%) had mildly abnormal and 19 (17%) had moderately/severely abnormal oximetry. Sixty-four percent of children with normal oximetry did not have OSA on PSG. Of the children with severely abnormal oximetry, 100% had severe OSA on PSG. The overall sensitivity and specificity of oximetry for identification of OSA were 63% and 78% respectively. The overall positive and negative predictive values (PPV and NPV) were 78% and 64%, respectively. The sensitivity and specificity of moderate/severe abnormal oximetry for diagnosis of moderate/severe OSA were 59% and 100%, respectively. PPV and NPV of moderate/severe abnormal oximetry were 100% and 78%, respectively. Children with moderate/severe abnormal oximetry do not need a PSG to diagnose OSA. They can be treated based on the oximetry result. However, a normal oximetry does not rule out OSA in children and they still require a PSG. Nil
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».