0477 Americas Prevalence of OSA in Adults: Estimation Using Currently Available Data
Notice bibliographique
Résumé
Obstructive sleep apnea (OSA) is a major clinical problem due to its high prevalence and devastating complications. At present, the prevalence of adult OSA in the Americas (including North and South America) is unclear. Limited epidemiological studies have been done and the majority of the Americas’ population has not had a reliable estimate of disease burden. We sought to estimate the Americas’ prevalence of adult OSA using existing data from epidemiological studies. We contacted authors of the important analyses following an exhaustive review of the literature. For countries where no measurement had been made, we used publicly available data to obtain estimates of age, gender, race and body mass index (BMI). We developed an algorithm to match countries without prevalence estimates with countries from which OSA epidemiological studies exist. The situation was complicated given the variable age of the existing studies, the differences in technology used (e.g., nasal pressure vs thermistor), the changing scoring criteria (e.g., AASM 1999 vs. 2007 vs. 2012) and other sources of variability. Among the 40 countries in the Americas there were age, gender, race and BMI data available for 38. We estimated an Americas’ adult OSA prevalence of approximately 170 million people (37.0%) based on the AASM 2012 criteria using a somewhat conservative approach to our estimates. Furthermore, we estimate 81 million adults in the Americas (17.7%) suffer from moderate to severe OSA based on an apnea hypopnea index ≥ 15/h. The nations with the greatest burden of OSA are the United States (54 million), Brazil (49 million), and Colombia (11 million). This large burden of disease (170 million with OSA; 81 million with moderate to severe OSA in the Americas) has not been widely appreciated and speaks to the need to leverage new technology to diagnose and treat these patients. Further efforts with advocacy are also required for patients, providers and policy makers to develop strategies regarding how best to address. This study was supported by ResMed Corp.
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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 | 0,000 |
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 ».