Changes in physiological entropy signals in patient with obstructive sleep apnoea: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Obstructive sleep apnoea (OSA) affecting an estimated 936 million people worldwide, yet only 15% receive a definitive diagnosis. OSA diagnosis poses challenges due to the dynamic nature of physiological signals such as oxygen saturation (SaO2) and heart rate variability (HRV). Linear analysis methods may not fully capture the irregularities present in these signals. The application of entropy offers a promising method to better measure irregularities in dynamic biological data. Aim and objective: To explore entropy changes in physiological signals among individuals with OSA. Methods: Keyword and title searches were performed on Medline, Embase, Scopus, and CINAHL databases. Studies had to analyse physiological signals in OSA using entropy. Quality assessment used the Newcastle–Ottawa Scale. Evidence was qualitatively synthesized, considering entropy signals, entropy type, and time-series length. Results: 23 studies were included. Multiple physiological signals related to OSA, including SaO2, HRV, and the oxygen desaturation index (ODI), have been investigated using entropy. Results revealed a significant decrease in HRV entropy in OSA compared to control groups. Conversely, SaO2 and ODI entropy values were increased in OSA. Despite variations in entropy types, time scales, and data extraction devices, studies using receiver operating characteristic (ROC) curves demonstrated a high discriminative accuracy (>80% AUC) in distinguishing OSA patients from control groups. Conclusions: This review highlights the potential of entropy analysis in developing new diagnostic indices for patients with OSA. Further investigation is needed before applying this technique clinically.
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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 | 0,005 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».