Comparison of STOP-Bang and STOP-Bag questionnaires in stratifying risk of obstructive sleep apnea
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE AND OBJECTIVE: The snoring, tiredness, observed apnea, high BP, BMI, age, neck circumference, and male gender (STOP-Bang) questionnaire is used widely to screen individuals at high risk of OSA. The objective of the study is to examine the diagnostic performance of the STOP-Bang questionnaire versus the STOP-Bag (without neck circumference) questionnaire. We hypothesized that the diagnostic performance of the STOP-Bang questionnaire would be higher than STOP-Bag questionnaire.METHODS: A retrospective study was conducted that included patients from two preoperative clinics. All participants completed the STOP-Bang questionnaire and underwent polysomnography (PSG). The diagnostic parameters were calculated for the STOP-Bang questionnaire and the STOP-Bag questionnaire versus polysomnography as the reference standard.RESULTS: There were 203 patients with mean age of 57 ± 13 years and 51% were male. The STOP-Bang questionnaire had a significantly higher area under receiver operating curve than the STOP-Bag questionnaire (0.782 vs 0.758, P < 0.05) in detection of mild to severe OSA in surgical patients. Similarly, the STOP-Bang questionnaire had significantly higher sensitivity when compared to the STOP-Bag questionnaire (85.5% vs 81.3%, P < 0.05). The area under the curve for screening moderate-to-severe and severe OSA was not significantly different for STOP-Bang and STOP-Bag questionnaires.CONCLUSION: Compared to the STOP-Bag questionnaire, the STOP-Bang questionnaire has higher diagnostic performance in predicting all OSA, but the 2 questionnaires were similar for moderate-to-severe and severe OSA. The STOP-Bag questionnaire can be used for screening OSA when neck circumference measurement is not feasible.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».