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Enregistrement W4378610504 · doi:10.1093/sleep/zsad077.0551

0551 Predicting Daytime Alertness Impairment in Obstructive Sleep Apnea

2023· article· en· W4378610504 sur OpenAlexaff
Ali Warda, Victoria Mariah Lennox, Tu Nguyen, Shanta Ghosh, Sanjib Basu, Magdy Younes, David W. Carley, Bharati Prasad, Bethany Gerardy

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensResearch ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlertnessEpworth Sleepiness ScalePolysomnographyObstructive sleep apneaMedicineExcessive daytime sleepinessPsychomotor vigilance taskBody mass indexAudiologyApneaPhysical therapyPsychologyCardiologyInternal medicineSleep disorderSleep deprivationCircadian rhythmPsychiatryInsomnia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Obstructive sleep apnea (OSA) reduces daytime alertness leading to social and occupational impairment. The Maintenance of Wakefulness Test (MWT), a gold-standard test for daytime alertness, is time-consuming and not routinely available in clinical practice. We examined EEG-based and clinical parameters derived from diagnostic polysomnography (PSG) as predictors of alertness impairment in adults with OSA. Methods Eighty-two participants with untreated OSA on diagnostic PSG (apnea hypopnea index, AHI ≥5/hour), enrolled in a two-center clinical trial were included. The day following PSG, each participant completed four 40-minute MWT and four 10-minute Psychomotor Vigilance Tests (PVT). The outcomes were MWT mean sleep latency (MSL) and PVT lapses (reaction time ≥500 milliseconds, square root transformed). Three multiple linear regression models were used: 1. “standard predictors” (total sleep time, TST, percent REM and slow wave sleep, AHI, time < 90% oxygen saturation, and arousal index), 2. “novel predictors” derived by spectral analysis and averaged across right and left central EEG (normalized EEG power, odds ratio product; ORP parameters, and spindle characteristics), and 3. combined standard and novel predictors. Age, sex, and body mass index (BMI) were included in each model, and backward elimination (step AIC) was used for models 2 and 3. Results Participants were middle-aged (mean ± standard deviation, SD 53.5±8.7 years), with moderate OSA (AHI 33.8±18.2) and daytime sleepiness (Epworth Sleepiness Scale 11.7±3.9), and 86% were men. The adjusted r2 for MSL were: model 1=0.09, model 2=0.16, and model 3=0.27, and PVT lapses were: model 1=0.09, model 2=0.31, and model 3=0.34. For MSL, the significant predictors in model 3 included TST (t-statistic -3.59, p=0.0007), REM% (2.51, p=0.01), ORP-9 (2.95, p=0.004), ORP NREM (-3.15, p=0.002), spindle frequency (-2.95, p=0.004), and normalized EEG power (-2.59, p=0.01). For PVT lapses, model 3 predictors included 2.25-2.5 ORP% (-2.91, p=0.005), normalized EEG power (3.22, p=0.002), spindle power (-4.30, p< 0.0001), spindle frequency (2.83, p=0.006), and sex (men vs. women, -2.56, p=0.01). Conclusion We have identified several novel PSG EEG-based predictors of impaired daytime alertness in OSA that will improve occupational evaluation and prognostication in OSA after future validation. Support (if any) National Institutes of Health, UM1-HL112856, UL1TR001422, and UL1TR002003.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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