Global Risk Factor Evaluation of Obstructive Sleep Apnea in Relation to Research Activity and Socioeconomic Factors
Notice bibliographique
Résumé
Obstructive Sleep Apnea is emerging as a global health epidemic, particularly due to the obesity pandemic. However, comprehensive prevalence data are still lacking and global OSA research has not yet been structurally evaluated. Using the latest comprehensive age/gender-specific BMI and obesity data, a global landscape estimating the risk/burden of OSA was created. Results were presented in relation to an in-depth analysis of OSA research and countries' socioeconomic/scientific background. While the USA, Canada, and Japan are the highest publishing countries on OSA, Iceland, Greece, and Israel appeared at the forefront when relating the scientific output to socioeconomic parameters. Conversely, China, India, and Russia showed relatively low performances in these relations. Analysis of the estimated population at risk (EPR) of OSA showed the USA, China, India, and Brazil as the leading countries. Although the EPR and OSA research correlated strongly, major regional discrepancies between the estimated demand and actual research performances were identified, mainly in, but not limited to, developing nations. Our study highlights regional challenges/imbalances in the global activity on OSA and allows targeted measures to mitigate the burden of undiagnosed/untreated OSA. Furthermore, the inclusion of disadvantaged countries in international collaborations could stimulate local research efforts and provide valuable insights into the regional epidemiology of OSA.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».