MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3199302302 · doi:10.21307/aoj-2021.025

The risk for paediatric obstructive sleep apnoea in rural Queensland

2021· article· en· W3199302302 sur OpenAlexaff
Marguerite A. Fischer, Ersan İlsay Karadeniz, Carlos Flores‐Mir, Daniel Lindsay, Carmen Karadeniz

Notice bibliographique

RevueAustralasian Orthodontic Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFar North Queensland Hospital Foundation
Mots-clésMedicineOverweightDemographicsPediatricsObesityObstructive sleep apneaPhysical therapyDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The importance of assessing patients for paediatric obstructive sleep apnoea (OSA) cannot be more highly stressed and orthodontists may play an essential role in risk screening. The Paediatric Sleep Questionnaire (PSQ) is a validated tool to identify whether a child is at risk for paediatric OSA. Objectives The likelihood of paediatric OSA in school-aged children residing in Far North Queensland (FNQ) will be assessed using the PSQ. Methods Parents of children aged between 4 and 18 years were invited to participate through schools and social media messaging to complete an online PSQ questionnaire to assess their OSA risk and demographics. Results The final sample consisted of 404 school-aged children of whom 62.5% were found to be at a high-risk for paediatric OSA. The high risk was significantly associated with males and those of overweight/obese BMI status ( p < 0.001). Race and age were not significant associations ( p > 0.05). Conclusions Within the contributing sample of school-aged children in FNQ, a significant number were found to be at high-risk of paediatric OSA. Males and overweight/obese children were measured risk factors.

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)0,001
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 enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,284 · 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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAustralasian Orthodontic JournalMême sujetObstructive Sleep Apnea ResearchTravaux en français237 207