Prevalence and Associated Factors of Obstructive Sleep Apnea in Saudi Arabia: A Web Based Questionnaire Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obstructive sleep apnea (OSA) is a common condition that is prevalent among males. Though less is known about its prevalence among females. Furthermore, STOP-BANG score test is a self-reported survey that is widely used for diagnosing risks of obstructive sleep apnea. Due to the lack of determining the prevalence of OSA among females and its risk factors using STOP-BANG score test, the study was brought off. METHODS: A web-based cross-sectional study was conducted using modified STOP-BANG questionnaire that was distributed through WhatsApp, Twitter, Snapchat, and Telegram to determine the prevalence and associated factors of OSA among Saudi females in comparison to males. RESULTS: A total of 1377 participants completed the survey, total of 819 (59.4%) were females. The results showed that Prevalence of OSA among females is much less and the number of who had whether mild or moderate risk of OSA was 44 (3.9%) while 78 (14%) were males. Among the survey variables, the only significant factors were Smoking, Snoring, Body mass index, and tiredness. CONCLUSION: OSA is a common sleeping disorder among men. Contrastingly, its prevalence is much less among females. STOP-BANG score is a good, cheap, and easy to use for diagnosing risk of OSA. Finally, OSA is associated with smoking, BMI, tiredness, and snoring.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».