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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».