Validation of an Overnight Wireless High-Resolution Oximeter plus Cloud-Based Algorithm for the Diagnosis of Obstructive Sleep Apnea
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.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Obstructive sleep apnea (OSA) is a common but largely underdiagnosed condition. This study aimed to test the hypothesis that the oxygen desaturation index (ODI) obtained using a wireless high-resolution oximeter with a built-in accelerometer linked to a smartphone with automated cloud analysis, Overnight Digital Monitoring (ODM), is a reliable method for the diagnosis of OSA. METHODS: Consecutive patients referred to the sleep laboratory with suspected OSA underwent in-laboratory polysomnography (PSG) and simultaneous ODM. The PSG apnea-hypopnea index (AHI) was analyzed using the criteria recommended and accepted by the American Academy of Sleep Medicine (AASM) for the definition of hypopnea: arousal or ≥3% O2 desaturation (PSG-AHI3%) and ≥4% O2 desaturation (PSG-AHI4%), respectively. The results of PSG and ODM were compared by drawing parallels between the PSG-AHI3% and PSG-AHI4% with ODM-ODI3% and ODM-ODI4%, respectively. Bland-Altman plots, intraclass correlation, receiver operating characteristics (ROC) and area under the curve (AUC) analyses were conducted for statistical evaluation. ClinicalTrial.gov: NCT03526133. RESULTS: This study included 304 participants (men: 55%; age: 55±14 years; body mass index: 30.9±5.7 kg/m2; PSG-AHI3%: 35.3±30.1/h, ODM-ODI3%: 30.3±25.9/h). The variability in the AASM scoring bias (PSG-AHI3% vs PSG-AHI4%) was significantly higher than that for PSG-AHI3% vs ODM-ODI3% (3%) and PSG-AHI4% vs ODM-ODI4% (4%) (9.7, 5.0, and 2.9/h, respectively; p<0.001). The limits of agreement (2±SD, derived from the Bland-Altman plot) of AASM scoring variability were also within the same range for (PSG vs ODM) 3% and 4% variability: 18.9, 21.6, and 16.5/h, respectively. The intraclass correlation/AUC for AASM scoring variability and PSG vs ODM 3% or 4% variability were also within the same range (0.944/0.977 and 0.953/0.955 or 0.971/0.964, respectively). CONCLUSION: Our results showed that ODM is a simple and accurate method for the diagnosis of OSA.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle