Estimated prevalence of obstructive sleep apnea by occupation and industry in England: a descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
Study Objectives: Obstructive sleep apnea (OSA) can induce excessive sleepiness, causing work-related injuries and low productivity. Most individuals with OSA in the United Kingdom are undiagnosed, and thus, theoretically, workplace screening, might by identifying these individuals improve both their individual health and overall productivity. However, the prevalence of OSA in different workplaces is unclear. This study aimed to estimate the prevalence of OSA by industries and occupations in England. Methods: The Health Survey for England 2019 dataset was combined with Sleep Heart Health Study dataset. We applied multiple imputation for the combined dataset to estimate OSA in the English population aged 40-64. We estimated the pooled prevalence of OSA by both industry and occupation by separating samples by Standard Industry Classification and Standard Occupation Classification. Results: The overall OSA prevalence estimated by imputation for ages 40-64 was 17.8% (95% CI = 15.9% to 19.9%). Separating those samples into industrial/occupational groups, the estimated prevalence of OSA varied widely by industry/occupation. Descriptive analysis revealed that the estimated prevalence of OSA was relatively higher in the Accommodation and food, Public administration and defence; compulsory social security, Construction industries, and Protective service occupations, health and social care associate professionals, and skilled construction and building trades occupations. Conclusions: In England in 2019, Accommodation and food, Public administration and defence; compulsory social security, Construction industries, and Protective service occupations, health and social care associate professionals, and skilled construction and building trades occupations showed a relatively higher prevalence of OSA indicating that they may be target populations for workplace screening.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».