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Enregistrement W3139076708 · doi:10.22219/sm.vol16.smumm2.11340

The Risk for Obstructive Sleep Apnea and Cognitive Function of High School Student

2020· article· en· W3139076708 sur OpenAlexaboutno aff
Ferrany Thifla Aghni Brilliana, Nurfitri Bustamam, Cut Fauziah

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObstructive sleep apneaCognitionSleep (system call)MedicinePsychologyCardiologyInternal medicineComputer scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obstructive sleep apnea (OSA) is a common sleep disorder characterized by recurrent partial and/or total upper airway obstruction during sleep resulting in hypoxemia and arousal. One of the risk factors for OSA is obesity which its prevalence increased in Indonesia. OSA has a negative effect on cognitive function broadly. This study was aimed to determine the association between risk for OSA and cognitive function in high school students with obesity at Sulthon Aulia Boarding School, Bekasi. The study used a cross-sectional design and a simple random sampling technique. Data were taken using the Berlin Questionnaire and the Montreal Cognitive Assessment Indonesia version (MoCA-Ina) Questionnaire. The sample size is 47 subjects with inclusion criteria had overweight or obese body mass index (BMI) and were willing to be the research subjects. Subjects with a history of head injury, smoking, drinking alcohol, and taking sedative drugs were excluded from the study. There were differences in BMI and neck circumference between high-risk subjects for OSA and low-risk subjects for OSA. The risk level for OSA was significantly associated with cognitive function (p = 0.001; OR =12.727). High-risk subjects for OSA are recommended to lose weight and perform a polysomnographic evaluation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,365 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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