Incidence of anxiety, depression and insomnia in the obstructive sleep apnea population (OSA)
Notice bibliographique
Résumé
Background: OSA is a common sleep disorder characterized by repeated episodes of partial or complete upper airway collapse leading to oxygen desaturation, sympathetic activation, and recurrent arousals. Patients with OSA have a prevalence of depression (35%) and anxiety (32%) and commonly complain of comorbid insomnia.2 The principal objective is to assess the prevalence of anxiety, depression, and insomnia in the adult OSA population. The secondary objective is to assess the association between these conditions and OSA severity. Methods: Retrospective chart review of 350 adults seeking oral appliance therapy (OAT) through WellSpan Health Pulmonary and Sleep Medicine (USA) between 2020 and 2022. Collected variables include age, biological sex at birth, body mass index, excessive daytime sleepiness (Epworth sleepiness scale), apnea-hypopnea index (AHI), insomnia severity score (ISS) and diagnosis of OSA, anxiety, depression, or insomnia. Results: 335 OSA patients and 15 snorers were included. Anxiety, insomnia and depression were not significantly different between OSA severity groups and snorers. There were gender and age differences between groups. The predictive model for AHI variance with linear regression included anxiety, depression, insomnia, age, gender, Epworth sleepiness scale, ISS and type of sleep test. It showed a low predictive value (small adjusted r-square of 5%). Conclusion: Anxiety, insomnia and depression were seen in our OSA sample at a prevalence of 55%, 45% and 49%, respectively. Their presence was not predictive of AHI variance but should be addressed in the disease management to improve health outcomes and quality of life.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».