Predictive factors for sleep apnoea in patients on opioids for chronic pain
Notice bibliographique
Résumé
Background The risk of death is elevated in patients taking opioids for chronic non-cancer pain. Respiratory depression is the main cause of death due to opioids and sleep apnoea is an important associated risk factor. Methods In chronic pain clinics, we assessed the STOP-Bang questionnaire (a screening tool for sleep apnoea; Snoring, Tiredness, Observed apnoea, high blood Pressure, Body mass index, age, neck circumference and male gender), Epworth Sleepiness Scale, thyromental distance, Mallampati classification, daytime oxyhaemoglobin saturation (SpO2) and calculated daily morphine milligram equivalent (MME) approximations for each participant, and performed an inlaboratory polysomnogram. The primary objective was to determine the predictive factors for sleep apnoea in patients on chronic opioid therapy using multivariable logistic regression models. Results Of 332 consented participants, 204 underwent polysomnography, and 120 (58.8%) had sleep apnoea (AHI ≥5) (72% obstructive, 20% central and 8% indeterminate sleep apnoea), with a high prevalence of moderate (23.3%) and severe (30.8%) sleep apnoea. The STOP-Bang questionnaire and SpO2 are predictive factors for sleep apnoea (AHI ≥15) in patients on opioids for chronic pain. For each one-unit increase in the STOP-Bang score, the odds of moderate-to-severe sleep apnoea (AHI ≥15) increased by 70%, and for each 1% SpO2 decrease the odds increased by 33%. For each 10 mg MME increase, the odds of Central Apnoea Index ≥5 increased by 3%, and for each 1% SpO2 decrease the odds increased by 45%. Conclusion In patients on opioids for chronic pain, the STOP-Bang questionnaire and daytime SpO2 are predictive factors for sleep apnoea, and MME and daytime SpO2 are predictive factors for Central Apnoea Index ≥5. Trial registration number NCT02513836
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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».