0547 Predicting Response to Oral Appliance Therapy: Artificial Intelligence Versus Intuitive Approach
Notice bibliographique
Résumé
We have developed a method to predict outcome with oral appliance therapy (OAT) using an artificial intelligence (AI) approach combined with a feedback controlled mandibular positioner (FCMP). We compared the performance of our method against an intuitive approach based on a one-night study used for prediction. Participants (n=101) with OSA (mean AHI: 30.4 hr-1, mean ODI: 30.6 hr-1, mean BMI: 32.2 kg/m2) received a 2- to 3-night FCMP test and were then treated by OAT. Their response to OAT was predicted by an AI-based approach embedded in MATRx plus (Zephyr Sleep Technologies). This was compared with an intuitive prediction where the ODI from a single night study, i.e., the 2nd night in the FCMP test, with a temporary oral appliance in place was used to predict the responders (ODI < 10 hr-1). Both predictions were compared to the efficacious response (ODI < 10 hr-1) in an outcome study with a custom OA in place. The sensitivity (Sens), specificity (Spec), positive and negative predictive values (PPV & NPV) were calculated for each of the two prediction methods. The mean ODI from the one-night study (18.1 hr-1) exceeded the mean outcome ODI (12.2 hr-1). Prediction using the intuitive approach resulted in Sens=68%, Spec=90%, PPV=96%, NPV=49%; while the AI-based method performance yielded Sens=88%, Spec=92%, PPV=97%, NPV=72%. Overall accuracy was 89% for AI and 74% for the intuitive approach. The sensitivity and overall predictive accuracy of the AI-based approach was greater than the intuitive approach, indicating that FCMP test outperformed the intuitive approach. Although it seems counter-intuitive, ODI from a one-night study is not a good estimate of the outcome ODI. Zephyr Sleep Technologies, Prosomnus Sleep Technologies.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».