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Enregistrement W3135235935 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2021.1009

Use and Performance of the STOP-Bang Questionnaire for Obstructive Sleep Apnea Screening Across Geographic Regions

2021· review· en· W3135235935 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

RevueJAMA Network Open · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity Health NetworkUniversity of TorontoToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObstructive sleep apneaMEDLINEPolysomnographyCINAHLMeta-analysisGuidelinePhysical therapyBody mass indexSystematic reviewPsycINFOSleep apneaApneaInternal medicinePsychological interventionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Obstructive sleep apnea (OSA) is a highly prevalent global health concern and is associated with many adverse outcomes for patients. Objective: To evaluate the utility of the STOP-Bang (snoring, tiredness, observed apnea, blood pressure, body mass index, age, neck size, gender) questionnaire in the sleep clinic setting to screen for and stratify the risk of OSA among populations from different geographical regions. Data Sources and Study Selection: MEDLINE, MEDLINE In-process, Embase, EmCare Nursing, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Cochrane Database of Systematic Reviews, PsycINFO, Journals@Ovid, Web of Science, Scopus, and CINAHL electronic databases were systematically searched from January 2008 to March 2020. This was done to identify studies that used the STOP-Bang questionnaire and polysomnography testing in adults referred to sleep clinics. Data Extraction and Synthesis: Clinical and demographic data were extracted from each article independently by 2 reviewers. The combined test characteristics were calculated using 2 × 2 contingency tables. Random-effects meta-analyses and metaregression with sensitivity analyses were performed. The Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-analyses (PRISMA) guideline was followed. Main Outcomes and Measures: The combined test characteristics and area under summary receiver operating characteristic curves (AUCs) were used to compare STOP-Bang questionnaire accuracy with polysomnography testing. Results: A total of 47 studies with 26 547 participants (mean [SD] age, 50 [5] years; mean [SD] body mass index, 32 [3]; 16 780 [65%] men) met the criteria for the systematic review. Studies were organized in different geographic regional groups: North America, South America, Europe, Middle East, East Asia, and South or Southeast Asia. The prevalence rates for all OSA, moderate to severe OSA, and severe OSA were 80% (95% CI, 80%-81%), 58% (95% CI, 58%-59%), and 39% (95% CI, 38%-39%), respectively. A STOP-Bang score of at least 3 had excellent sensitivity (>90%) and high discriminative power to exclude moderate to severe and severe OSA, with negative predictive values of 77% (95% CI, 75%-78%) and 91% (95% CI, 90%-92%), respectively. The diagnostic accuracy of a STOP-Bang score of at least 3 to detect moderate to severe OSA was high (>0.80) in all regions except East Asia (0.52; 95% CI, 0.48-0.56). Conclusions and Relevance: The results of this meta-analysis suggest that the STOP-Bang questionnaire can be used as a screening tool to assist in triaging patients with suspected OSA referred to sleep clinics in different global regions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,290 · 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