A portrait of obstructive sleep apnea risk factors in 27,210 middle-aged and older adults in the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
Determining the prevalence and characteristics of individuals susceptible to present with obstructive sleep apnea (OSA) is essential for developing targeted and efficient prevention and screening strategies. We included 27,210 participants aged ≥45 years old (50.3% women) from the Canadian Longitudinal Study on Aging. Using the STOP questionnaire combined to the percentage of body fat (%BF), we estimated the prevalence of individuals at high-risk for OSA in a sex and age-specific manner, and tested the relation with comorbidities, menopause and systemic inflammation. The prevalence was 17.5%, and was lower in women (13.1%) than in men (21.9%). A high level of high-sensitivity C-reactive protein was the strongest factor associated with OSA risk and this association was 1.3-2.3 times higher in women than in men. OSA risk increased with age, cardiovascular diseases, diabetes mellitus, anxio-depressive symptoms, asthma and arthritis. In women, post-menopausal status was associated with a high OSA risk. Nearly 1 adult out of 5 older than 45 is at risk for OSA in Canada. Comorbidities, menopause and systemic inflammation, more than age, explain increased OSA prevalence. Considering this high prevalence and associations with medical and mental comorbidities, health care practitioners should incorporate systematic OSA screening in their clinical procedures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».