Screening and risk assessment for sleep-related breathing disorders in individuals living with spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This research work was performed: (1) To assess the accessibility of in-laboratory polysomnography for individuals with spinal cord injury (SCI); (2) to evaluate the validity of four screening questionnaires for sleep-related breathing disorders (SRBDs); and (3) to assess the association between anthropometric features and apnea-hypopnea index (AHI). METHODS: An Environmental scan (E-scan) was performed in the province of Ontario, where all sleep clinics were invited to complete the E-scan survey. Furthermore, a cross-sectional study was performed at a rehabilitation hospital (Canada), where consecutive adults with subacute/chronic (>1 month) SCI were recruited. Using a home-based screening sleep test (HBSST), the validity of the Berlin, STOP, Medical Outcomes Study Sleep Scale [MOS-SS], and STOP-Bang screening questionnaires was assessed. The association between AHI and three features (i.e., neck circumference, body mass index [BMI] and oropharynx opening as assessed using the Modified Mallampati classification [MMC]) was evaluated. RESULTS: According to the E-scan, access to polysomnography is limited for the SCI population in Ontario. Of the 28 participants with SCI (11 females, 17 males; mean age: 54.9 years) included in the cross-sectional study, 32.1 % were diagnosed with moderate-to-severe SRBD. The performance of the questionnaires was considered insufficient for screening of individuals living with SCI. AHI was not associated with neck circumference, BMI, or MMC. CONCLUSIONS: Those results suggest that the use of a HBSST could overcome the barriers for individuals with SCI to access diagnostic testing of SRBDs. The use of screening questionnaires and risk assessment for SRBDs in the SCI population is unreliable.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».