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Enregistrement W3042317981 · doi:10.2147/nss.s258276

<p>The Evaluation of Autonomic Arousals in Scoring Sleep Respiratory Disturbances with Polysomnography and Portable Monitor Devices: A Proof of Concept Study</p>

2020· article· en· W3042317981 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNature and Science of Sleep · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalHôpital du Sacré-Cœur de MontréalHôtel-Dieu de MontréalMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePolysomnographySleep (system call)Sleep medicineSleep apnea syndromesCardiologyAnesthesiaInsomniaApneaSleep disorderPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Autonomic arousals can be considered as surrogates of electroencephalography (EEG) arousals when calculating respiratory disturbance index (RDI). The main objective of this proof of concept study was to evaluate the use of heart rate acceleration (HRa) arousals associated with sleep respiratory events in a population undergoing full polysomnography (type 1) and in another undergoing portable monitor study (type 3). Our hypothesis is that when compared to other commonly used indexes, RDI based on HRa will capture more events in both types of recording. MATERIALS AND METHODS: A retrospective analysis was performed in two different populations of patients with suspected OSA: a) 72 patients undergoing one night of type 1 recording and b) 79 patients undergoing one night of type 3 recording. Variables for type 1 were 4% oxygen desaturation index (ODI), apnea/hypopnea index (AHI), RDI based on EEG arousals (RDIe), and RDI based on HRa with threshold of 5bpm (RDIa5). For type 3, variables were 4% ODI, AHI, and RDIa5 (it is not possible to calculate RDIe due to the absence of EEG). Calculated data were 1) Mean values for each sleep disturbance index in type 1 and 3 recordings; 2) Frequency of migration from lower to higher OSA severity categories using RDIa5 in comparison to AHI (thresholds: ≥5/h mild, ≥15/h moderate, ≥30/h severe); and 3) Bland-Altman plots to assess agreement between AHI vs RDIe and RDIa5 in type 1 population, and AHI vs RDIa5 in type 3 populations. RESULTS: More respiratory disturbance events were captured with RDIa5 index in both type 1 and type 3 recordings when compared to the other indexes. In type 1 recording, when using RDIa5 37% of patients classified as not having OSA with AHI were now identified as having OSA, and a total of 59% migrated to higher severity categories. In type 3 recording, similar results were obtained, as 37% of patients classified as not having OSA with AHI were now identified as having OSA using RDIa5, and a total of 55% patients migrated to higher severity categories. Mean differences for RDIa5 and AHI in type 1 and 3 populations were similar. CONCLUSION: The use of autonomic arousals such as HRa can help to detect more respiratory disturbance events when compared to other indexes, being a variable that may help to capture borderline mild cases. This becomes especially relevant in type 3 recordings. Future research is needed to determine its validity, optimization, and its clinical significance.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,265 · 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