Risk of Obstructive Sleep Apnea Assessment Among Patients With Type 2 Diabetes in Taif, Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obstructive sleep apnea (OSA) is a common condition in middle-aged persons worldwide. The major factor risk of this disease is obesity. METHODS: A cross-sectional study was performed at King Abdul-Aziz Specialist Hospital. A STOP-BANG questionnaire formed of eight questions was used to assess the risk of OSA among type 2 diabetic patients. The scoring scale is categorized into three groups: low (0 - 2), intermediate (3 - 4) and high (5 - 8), respectively. By this study, we aimed to assess the risk of OSA among diabetes patients in Taif city. RESULTS: Of the patients, 57.9% had mild risk, 26.9% had moderate risk and 15.2% had severe risk for OSA. There was a moderate positive relationship between age and STOP-BANG score. There was no significant correlation between the score and last fasting blood sugar and HbA1c's level, with P values of 0.554 and 0.335, respectively. There was a significant relationship between the type of treatment and the risk of developing OSA (P < 0.001). Percentage of patients with severe risk was significantly higher in those taking both insulin and oral drugs than those taking insulin alone or oral drugs alone. CONCLUSIONS: The OSA risk and prevalence is much higher in diabetics than in general population, with the risk increasing with age. The risk is higher in diabetic patients who are receiving both oral hypoglycemic drugs and insulin. The screening of OSA among diabetic patients is necessary to identify those at severe risk and manage this problem, which may remain undiagnosed in many patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».