Performance Accuracy of Wrist-Worn Oximetry and Its Automated Output Parameters for Screening Obstructive Sleep Apnea in Children
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Obstructive sleep apnea (OSA) increases the risk of perioperative adverse events in children. While polysomnography (PSG) remains the reference standard for OSA diagnosis, oximetry is a valuable screening tool. The traditional practice is the manual analysis of desaturation clusters derived from a tabletop device using the McGill oximetry score. However, automated analysis of wearable oximetry data can be an alternative. This study investigated the accuracy of wrist-worn oximetry with automated analysis as a preoperative OSA screening tool. Methods: Healthy children scheduled for adenotonsillectomy underwent concurrent overnight PSG and wrist-worn oximetry. PSG determined the obstructive apnea-hypopnea index (OAHI). Oximetry data were auto-analyzed to determine 3% oxygen desaturation index (ODI3) and visually scored as per McGill criteria. The logistic regression model assessed the predictive performance of ODI3 for detecting the presence and severity of OSA after adjusting for covariates. Results: Seventy-six children (34 females), aged (mean±standard deviation) 5.7±1.6 years were classified, based on PSG-derived OAHI, as no OSA (n=31), mild (n=31), and moderate-severe OSA (n=14). Oximetric ODI3 was identified as the sole predictor of moderate-severe OSA (OAHI≥5 events/h) (odds ratio 1.38, 95% confidence interval 1.15, 1.65, <i>p</i>=0.001). The best diagnostic performance was at ODI3=5 events/h (78.6% sensitivity, 75.8% specificity [receiver operating characteristic-area under the curve {ROC-AUC}=0.857]). ODI3 was also more sensitive than the McGill oximetry score in diagnosing moderate-severe OSA (78.6% by ODI3 vs. 33.0% by McGill). The performance was suboptimal for any level of OSA (OAHI≥1 event/h) (75.6% sensitivity, 61.3% specificity [ROC-AUC=0.709]). Conclusions: Wrist-worn oximetry-derived automated ODI3 can reliably identify moderate-severe OSA in children undergoing adenotonsillectomy, making it a potentially useful preoperative OSA screening tool.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».