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Enregistrement W4392466776 · doi:10.1111/jsr.14183

Air pollution, weather and positive airway pressure treatment adherence in adults with sleep apnea: a retrospective community‐based repeated‐measures longitudinal study

2024· article· en· W4392466776 sur OpenAlexafffundabout
Tetyana Kendzerska, Mieczysław Szyszkowicz, M Saymeh, Ranjeeta Mallick, Christopher Carlsten, Najib Ayas, Cheryl R. Laratta, Juma Orach, Robert Dales

Notice bibliographique

RevueJournal of Sleep Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of British ColumbiaOttawa HospitalHealth CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesHealth CanadaLung Health FoundationOttawa Hospital Research Institute
Mots-clésInterquartile rangeMedicineQuartileConfidence intervalPositive airway pressureObstructive sleep apneaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary We assessed the relation between air pollution, weather, and adherence to positive airway pressure (PAP) therapy in a retrospective community‐based repeated‐measures study of adults with obstructive sleep apnea who purchased PAP devices from a registered provider between 2013 and 2017 (Ottawa, Ontario, Canada) and had at least one day of data. Daily PAP‐derived data, air pollution, and weather databases were linked using postal code. The exposures were mean nocturnal (8:00 p.m. to 8:00 a.m.) (i) residential concentrations of nitrogen dioxide (NO 2 ), fine particulate matter <=2.5 μm (PM 2.5 ), ozone (O 3 ), and Air Quality Health Index (AQHI), and (ii) temperature, relative humidity, and barometric pressure. Covariates in the main model were demographics, season, exposure year, and PAP therapy mode. We analysed 8148 adults (median age of 54 years and 61% men) and 2,071,588 days of data. Based on daily data, the median (interquartile range) daily PAP usage was 416 (323–487) min. Using mixed‐effect regression analyses to incorporate daily data and clustering by individuals, we found a statistically significant decrease in adherence for increased levels of NO 2 , PM 2.5 , and AQHI. The largest effect was for NO 2 : a decrease in daily PAP use while comparing the highest versus lowest quartiles (Qs) was 3.4 (95% confidence interval [CI] 2.8–3.9) min. Decreased PAP adherence was also associated with increased temperature (Q4 versus Q1: 2.6 [95% CI: 1.5–3.7] min) and decreased barometric pressure (Q1 versus Q4: 2.0 [95% CI 1.5–2.5] min). We observed modest but statistically significant acute effects of air pollution and weather on daily PAP adherence.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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