A comparison of two screening tools for paediatric obstructive sleep apnea
Notice bibliographique
Résumé
Untreated obstructive sleep apnea in children is associated with significant medical and psychological morbidities. Polysomnographic testing is the gold-standard method for diagnosis of obstructive sleep apnea. However, laboratory-based polysomnography is expensive and associated with a substantial healthcare burden. Thus, a simple valid tool to accurately identify those at high risk of obstructive sleep apnea is essential. We performed a retrospective cross-sectional study of children referred to the Youthdale Child and Adolescent Sleep Clinic. Data were collected from questionnaires and sleep studies reports of 395 children. A comparison between two screening tools for paediatric obstructive sleep apnea - a six-item (parent-response) and an eight-item IF-SLEEPY/IM-SLEEPY scales - was performed. The results showed that 42% of the children (n = 164) were diagnosed with obstructive sleep apnea. The six-item scale (score ≥3) exhibited a sensitivity of 17% and a specificity of 95% for diagnosing obstructive sleep apnea. The eight-item IF-SLEEPY scale displayed 82% sensitivity and 28% specificity. The IM-SLEEPY scale exhibited 79% sensitivity and 32% specificity. In children ≥7 years old, the IF-SLEEPY (parent-response) had a sensitivity of 82% and specificity of 28% compared with the child-response (66% and 37%, respectively). Logistic regression analysis revealed that age (odds ratio = 0.78), IF-SLEEPY/IM-SLEEPY score ≥3 (odds ratio = 1.78) and a score ≥2.72 on the six-item scale (odds ratio = 4.54) were predictors of obstructive sleep apnea. This study suggests that the eight-item scale is a better screening tool for paediatric obstructive sleep apnea, with a higher sensitivity and simple yes/no responses that are easy to complete and to score.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».