0731 What is HSAT Missing? A Comparison of Respiratory Events and OSA Diagnosis Across Type 2 and Type 3 Studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The need for having in-home sleep testing has grown due to the COVID-19 pandemic. While Type 3 Home Sleep Apnea Tests (HSAT) are frequently used, their accuracy remains questionable. This study aimed to compare respiratory events and diagnosis of obstructive sleep apnea between Type 2 and Type 3 studies. Methods 550 participants completed overnight Type 2 sleep studies using the Cerebra Sleep System. Files were autoscored as a type 2 acquisition and were manually edited by a RPSGT. On a second auto-score, mapped file channels were reduced to nasal cannula, chest belt, SpO2, position, heart rate, and audio channels to simulate a Type 3 study. The respiratory disturbance index (RDI) in the Type 2 tests was compared to the apnea-hypopnea index (AHI) in the simulated Type 3 files using a 4% desaturation threshold. Diagnosis of severity of OSA was classified based on indices of <5 as “None”, 5-14.99 as “Mild”, 15-29.99 as “Moderate”, and above 30 as “Severe”. Results 5 records were removed for having a TST <4 hours. Type 2 sleep tests detected significantly more respiratory events (21.0±21.2/hr.) compared to Type 3 tests (13.4 ±17.2; t(549) = 26.8, p<.0001). The use of the Type 2 RDI resulted in 104 patients (18.9% of patients; 39.4% of treatable patients) with moderate OSA falling into the mild category under the Type 3 AHI. The number of treatable patients was thus 71% higher with a Type 2 study. Overall, the diagnoses of Type 2 RDI and Type 3 AHI were only in agreement for 263 out of the 550 records, or 47.8% of the time. Conclusion The use of a Type 2 study detected more respiratory events than the Type 3 device. Consequentially, 104 patients received a higher severity of obstructive sleep apnea when the EEG information was included. Our results provide support for the use of Type 2 devices for in-home detection of obstructive sleep apnea to provide more accurate diagnostic detection than the more frequently used Type 3 home sleep apnea tests. Support (If Any)
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».