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Enregistrement W3083934739 · doi:10.1164/rccm.202002-0363oc

Development and Validation of SDBeasy Score as a Predictor of Behavioral Outcomes in Childhood

2020· article· en· W3083934739 sur OpenAlexafffundabout
Charmaine van Eeden, Sukhpreet K. Tamana, Indra Narang, Nevin Hammam, Joyce Chikuma, Diana L. Lefebvre, Meghan B. Azad, Theo J. Moraes, Padmaja Subbarao, Allan B. Becker, Stuart E. Turvey, Malcolm R. Sears, Carmen Rasmussen, Jacqueline Pei, Piush J. Mandhane

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of British ColumbiaUniversity of ManitobaMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCBCLMedicinePediatricsChild Behavior ChecklistCohortConfidence intervalChecklistLogistic regressionDemographyClinical psychologyInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale There are limited tools to identify which children are at greatest risk for developing sleep-disordered breathing (SDB)-associated behavioral morbidity. Objectives To examine associations between age of onset and duration of parent-reported symptoms of SDB and behavioral problems at the age of 5 years. Methods Data were collected and analyses were completed for participants in the CHILD (Canadian Healthy Infant Longitudinal Development) cohort at the Edmonton and Toronto sites. We generated an SDBeasy score on the basis of the age of onset and duration of SDB symptoms as reported by parents completing the Pediatric Sleep Questionnaire. Using CHILD-Edmonton data, we completed multivariate linear regression to determine whether the SDBeasy score was associated with behavioral problems at the age 5 years of age as assessed by using the Child Behavior Checklist (CBCL). We then validated the SDBeasy score using CHILD-Toronto data. Measurements and Main Results At the 5-year visit, 581 of 716 (81%) CHILD-Edmonton participants still enrolled had CBCL data. Of the 581 children with data, 77% (446 of 581) had an SDBeasy score of 0 (never had SDB symptoms), whereas 20 of 581 children (3.4%) had persistent SDB symptoms from infancy through 5 years of age (SDBeasy score of 24). Children had a 0.35-point–higher CBCL total behavioral score at 5 years for each 1-point increase in their SDBeasy score (95% confidence interval, 0.24–0. 5; P < 0.01). We found consistent results among CHILD-Toronto participants; children had a 0.26-point–higher CBCL total behavioral score at 5 years for each 1-point increase in their SDBeasy score (95% confidence interval, 0.08–0.44; P = 0.005). Conclusions The SDBeasy score, based on the Pediatric Sleep Questionnaire, enables identification of children with higher behavioral-problem scores.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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