Validation of the STOP-Bang questionnaire for screening of obstructive sleep apnea in the general population and commercial drivers: a systematic review and meta-analysis
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
PURPOSE: Obstructive sleep apnea (OSA) is a critical occupational health concern, but is often undiagnosed in the general population and commercial drivers. The STOP-Bang questionnaire is a simple, reliable tool to screen for OSA, which could improve public health in a cost-effective manner. The objective of this systematic review and meta-analysis is to assess the validity of the STOP-Bang questionnaire to detect OSA in these key populations. METHODS: We searched MEDLINE, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Cochrane Database of Systematic Reviews, PsycINFO, Journals @ Ovid, Web of Science, Scopus, and CINAHL for relevant articles from 2008 to March 2020. The quality of studies was appraised using Cochrane Methods criteria. To calculate pooled predictive parameters, we created 2 × 2 contingency tables and performed random-effects meta-analyses. RESULTS: Of 3871 citations, five studies that evaluated STOP-Bang in the general population (n = 8585) and two in commercial drivers (n = 185) were included. In the general population, prevalence of all OSA (AHI ≥ 5), moderate-to-severe OSA (AHI ≥ 15), and severe OSA (AHI ≥ 30) was 57.6%, 21.3%, and 7.8% respectively. In commercial drivers, the prevalence of moderate-to-severe OSA was 37.3%. The trends of high sensitivity and negative predictive value of a STOP-Bang score ≥ 3 illustrates that the questionnaire helps detect and rule out clinically significant OSA in the general population and commercial drivers. CONCLUSION: This meta-analysis demonstrates that the STOP-Bang questionnaire is a valid and effective screening tool for OSA in the general population and commercial drivers. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO No. CRD42020200379; 08/22/2020.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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