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Enregistrement W2959442417 · doi:10.1016/s2213-2600(19)30198-5

Estimation of the global prevalence and burden of obstructive sleep apnoea: a literature-based analysis

2019· review· en· W2959442417 sur OpenAlexaff
Adam Benjafield, Najib Ayas, Peter R. Eastwood, Raphaël Heinzer, Msm Ip, Mary J. Morrell, Carlos M. Nuñez, Sanjay R. Patel, Thomas Penzel, Jean‐Louis Pépin, Paul E. Peppard, Sanjeev Sinha, Sérgio Tufik, Kate Valentine, Atul Malhotra

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Respiratory Medicine · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesPharmaceuticals BayerNational Health and Medical Research CouncilFondation LeenaardsSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungGlaxoSmithKlineAgence Nationale de la RechercheAmerican Sleep Medicine FoundationPhilipsNational Heart, Lung, and Blood InstituteAmerican Thoracic SocietyResMedResMed FoundationNational Science Foundation
Mots-clésMedicinePopulationSleep medicineSleep (system call)MEDLINESleep studyPolysomnographyPediatricsSleep disorderInternal medicineInsomniaEnvironmental healthPsychiatryApnea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a scarcity of published data on the global prevalence of obstructive sleep apnoea, a disorder associated with major neurocognitive and cardiovascular sequelae. We used publicly available data and contacted key opinion leaders to estimate the global prevalence of obstructive sleep apnoea. METHODS: We searched PubMed and Embase to identify published studies reporting the prevalence of obstructive sleep apnoea based on objective testing methods. A conversion algorithm was created for studies that did not use the American Academy of Sleep Medicine (AASM) 2012 scoring criteria to identify obstructive sleep apnoea, allowing determination of an equivalent apnoea-hypopnoea index (AHI) for publications that used different criteria. The presence of symptoms was not specifically analysed because of scarce information about symptoms in the reference studies and population data. Prevalence estimates for obstructive sleep apnoea across studies using different diagnostic criteria were standardised with a newly developed algorithm. Countries without obstructive sleep apnoea prevalence data were matched to a similar country with available prevalence data; population similarity was based on the population body-mass index, race, and geographical proximity. The primary outcome was prevalence of obstructive sleep apnoea based on AASM 2012 diagnostic criteria in individuals aged 30-69 years (as this age group generally had available data in the published studies and related to information from the UN for all countries). FINDINGS: Reliable prevalence data for obstructive sleep apnoea were available for 16 countries, from 17 studies. Using AASM 2012 diagnostic criteria and AHI threshold values of five or more events per h and 15 or more events per h, we estimated that 936 million (95% CI 903-970) adults aged 30-69 years (men and women) have mild to severe obstructive sleep apnoea and 425 million (399-450) adults aged 30-69 years have moderate to severe obstructive sleep apnoea globally. The number of affected individuals was highest in China, followed by the USA, Brazil, and India. INTERPRETATION: To our knowledge, this is the first study to report global prevalence of obstructive sleep apnoea; with almost 1 billion people affected, and with prevalence exceeding 50% in some countries, effective diagnostic and treatment strategies are needed to minimise the negative health impacts and to maximise cost-effectiveness. FUNDING: ResMed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,011
Bibliométrie0,1110,065
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4 040
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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