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Enregistrement W2993660846 · doi:10.21037/jtd.2019.11.44

Obstructive sleep apnoea and open heart surgery: a review of its incidence and impact to patients

2019· review· en· W2993660846 sur OpenAlexaff
Sivakumar Krishnasamy, Saidah Sahid, Shahrul Amry Hashim, Sukcharanjit Singh, Frances Chung, Raja Amin Raja Mokhtar, Wang Yin

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Disease · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesUniversiti Malaya
Mots-clésMedicineObstructive sleep apneaIncidence (geometry)HypopneaProspective cohort studyApneaPhysical therapyInternal medicinePolysomnography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Obstructive sleep apnea (OSA) is a serious health disorder which contributes to cardiovascular complications, decreased work productivity, automobile accidents, and death. This condition is characterized by a temporary cessation of breathing resulting due to upper airway closure during a person's sleep. Strain to the heart caused by this repetitive hypoxic insult can lead to postoperative complications for patients undergoing heart surgery. Recognizing cardiac surgical patients with OSA is important. Early recognition and intervention such as use of BiPAP device can reduce the postoperative complications due to OSA. METHODS: The aim of this study is to identify the incidence of unrecognized OSA in cardiac surgical patients. This is a retrospective analysis of a prospective data of the study which was done between July 2012 and July 2013 in University Malaya Medical Center. All patients undergoing elective cardiac surgery were recruited and the demographic data, questionnaire and the portable sleep study results were obtained. Patients were followed up till 30 days to record any complications. Data were entered in SPSS version 17 and analysis was done. RESULTS: The incidence of OSA was 61.4% and 43.5% were moderate to severe OSA. There was male predominance of OSA (79%) with a mean age of 60 years. OSA subjects had shorter inter-incisor distance (4.18±0.6 cm) and larger waistline (94.1±12.1 cm). The STOP-Bang questionnaire has a sensitivity of 75.8% in predicting apnoa-hypopnea index (AHI) ≥5/hour. CONCLUSIONS: OSA can be diagnosed with a simple screening questionnaire and a bedside portable sleep study. Cardiac patients diagnosed with OSA can be pre-emptively given extra attention in managing their postoperative care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,387 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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