MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3183285180 · doi:10.21203/rs.3.rs-711393/v1

Demographics, Sleep Apnea and Positive Airway Pressure (PAP) Treatment-Related Characteristics Associated with PAP Adherence: A Large Retrospective Community-Based Longitudinal Observational Study

2021· preprint· en· W3183285180 sur OpenAlexaffabout
Jonathan Villa, Robert Dales, Tetyana Kendzerska

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographicsObservational studyMedicinePositive airway pressureContinuous positive airway pressureSleep apneaObstructive sleep apneaLongitudinal studyRetrospective cohort studyLongitudinal dataAirwayPhysical therapyInternal medicineDemographyAnesthesiaPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite many years of research, multiple factors have inconsistently shown to be associated with positive airway pressure (PAP) adherence. We conducted a retrospective observational study to evaluate the association between selected demographics, obstructive sleep apnea (OSA) - and PAP treatment-related factors, generally available, and objective PAP therapy adherence.We considered all consented individuals with OSA who purchased a PAP device from a registered vendor (Ottawa, Ontario) between 2011 and 2017 who had usage data available. PAP adherence was measured objectively as PAP use for at least 4 hours on at least 70% of days on treatment. In our cohort, 7,147/11,634 (61.5%) of participants were deemed adherent to PAP. The median percentage of days PAP therapy was used was 82% (IQR: 48-97%), and the median number of days PAP therapy was used for greater than 4 hours was 95 (IQR: 28-372). In multivariable logistic regression considering all variables available, the effect of body mass index, age, and minimum SaO2 at baseline sleep study were significantly associated with PAP adherence.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch Square→Même sujetObstructive Sleep Apnea Research→Travaux en français237 207→