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Enregistrement W4308894984 · doi:10.1186/s12877-022-03587-2

The effect and relative importance of sleep disorders for all-cause mortality in middle-aged and older asthmatics

2022· article· en· W4308894984 sur OpenAlexfundno aff
Zhigang Hu, Yufeng Tian, Xinyu Song, Fanjun Zeng, Ke Hu, Ailan Yang

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaCase Western Reserve UniversityUniversity of WashingtonYork UniversityJohns Hopkins UniversityNational Heart, Lung, and Blood InstituteUniversity of California, DavisUniversity of Minnesota
Mots-clésMedicineAsthmaProportional hazards modelInternal medicineExacerbationInsomniaSleep apneaSleep disorderExcessive daytime sleepinessObstructive sleep apneaPediatricsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Previous studies observed that sleep disorders potentially increased the risk of asthma and asthmatic exacerbation. We aimed to examine whether excessive daytime sleepiness (EDS), probable insomnia, objective short sleep duration (OSSD), and obstructive sleep apnea (OSA) affect all-cause mortality (ACM) in individuals with or without asthma. METHODS: We extracted relevant data from the Sleep Heart Health Study established in 1995-1998 with an 11.4-year follow-up. Multivariate Cox regression analysis with a proportional hazards model was used to estimate the associations between ACM and four sleep disorders among asthmatic patients and individuals without asthma. Dose-response analysis and machine learning (random survival forest and CoxBoost) further evaluated the impact of sleep disorders on ACM in asthmatic patients. RESULTS: A total of 4538 individuals with 990 deaths were included in our study, including 357 asthmatic patients with 64 deaths. Three multivariate Cox regression analyses suggested that OSSD (adjusted HR = 2.67, 95% CI: 1.23-5.77) but not probable insomnia, EDS or OSA significantly increased the risk of ACM in asthmatic patients. Three dose-response analyses also indicated that the extension of objective sleep duration was associated with a reduction in ACM in asthmatic patients compared to very OSSD patients. Severe EDS potentially augmented the risk of ACM compared with asthmatics without EDS (adjusted HR = 3.08, 95% CI: 1.11-8.56). Machine learning demonstrated that OSSD of four sleep disorders had the largest relative importance for ACM in asthmatics, followed by EDS, OSA and probable insomnia. CONCLUSIONS: This study observed that OSSD and severe EDS were positively associated with an increase in ACM in asthmatic patients. Periodic screening and effective intervention of sleep disorders are necessary for the management of asthma.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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