Notice bibliographique
Résumé
Excessive daytime sleepiness is prevalent and clinically significant in OSA. Other symptoms are less well-understood, especially in mild OSA population. Objective: Explore symptom phenotypes in adults with mild OSA. Observational study of 22 adults employed convenience sampling at diagnostic polysomnography. Symptom measures: Stanford Sleepiness Scale (SSS) and Lee Fatigue and Energy Scale (LFES) measured before sleep (8:00pm-10:00pm, E) and after sleep (6:00am-7:00am, M). Epworth Sleepiness Scale, Profile of Mood States, Quebec Sleep Questionnaire, Perceived Stress Scale, and Beck Depression Inventory were measured before sleep. Descriptive statistics and cluster analysis for symptom phenotype exploration using cosine similarity to measure distances between symptom vectors and clusters were visualized with network graphs (yED Graph Editor). Middle-age (49.0±17.2 yrs), overweight (34.1±8.7 kg/m2), men (50.0%) and women with OSA (AHI 12.85[IQR 7.8-15.8] events/hr) had morning sleepiness (SSS), high fatigue and low energy (LFES). Two distinct symptom clusters were identified: momentary and lasting symptom clusters. Cluster 1, momentary symptom cluster, included sleepiness (E and M) and fatigue (E and M); cluster 2, lasting symptom cluster, included sleep-related quality of life and energy levels (E and M). In cluster 1, fatigue (E) and sleepiness (E) had the strongest connection, and perceived stress was connected to four different momentary symptoms, including sleepiness (E), sleepiness (M), fatigue (M), and diurnal symptoms, a sleep-related quality of life construct. In cluster 2, symptom vectors shared at least three connections with each other, excepting energy (E). The nocturnal symptom (i.e., nocturia, choking/gasping at night, and snoring), a sleep-related quality of life construct, was the dominant variable, showing six connections with other variables of which four symptoms had strong similarity. Sleepiness over the past month, mood disturbance, and depression were not grouped in any cluster and remained independent of other symptoms. The identified two symptom clusters, momentary and lasting symptoms, in mild OSA may guide symptom management approaches. Future larger studies of mild OSA symptom clusters may suggest reference points for evaluation of mild OSA, including treatment responses. American Nurses Foundation and Sigma Theta Tau International (Hyunju Yang, PI).
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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) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».