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Enregistrement W4408069528 · doi:10.1016/j.sleep.2025.02.048

The association of odds ratio product with respiratory and arousal measures in post-stroke patients

2025· article· en· W4408069528 sur OpenAlexafffund
Reeman Marzouqah, Sean Jairam, Ivan Ntale, Kathleen S. J. Preston, Sandra E. Black, Richard H. Swartz, Brian J. Murray, Magdy Younes, Mark I. Boulos

Notice bibliographique

RevueSleep Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensBaycrest HospitalHealth Sciences CentreUniversity of ManitobaSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Stroke NetworkHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésAssociation (psychology)ArousalOddsStroke (engine)Odds ratioMedicineInternal medicinePsychologyLogistic regressionNeuroscienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obstructive Sleep Apnea (OSA) affects up to 70% of post-stroke patients, complicating recovery and rehabilitation. This study aimed to evaluate the utility of the Odds Ratio Product (ORP), a continuous EEG-derived metric of sleep depth, in predicting conventional respiratory and arousal measures in stroke patients. We hypothesized that ORP metrics will predict conventional measures in patients with a history of stroke or Transient ischemic attack (TIA). A retrospective analysis was conducted on 113 stroke/ TIA individuals who underwent in-laboratory polysomnography (PSG). ORP metrics, including ORP nrem , ORP rem , ORP 9 , and Wake Intrusion Indices (WIIs), were analyzed using multivariate linear regression models. Models were stratified by OSA status. Standardized coefficients were used to assess associations with the apnea-hypopnea index (AHI), respiratory disturbance index (RDI), and arousal indices. ORP metrics demonstrated statistically significant associations with conventional respiratory and arousal measures, with varying predictive strength across models. Specifically, ORP nrem and WIIs exhibited strong predictive effects across all models. ORP 9 significantly predicted respiratory and arousal measures in the overall sample and the OSA subgroup, but its predictive value diminished in the non-OSA subgroup. ORP rem was statistically significantly associated with respiratory and arousal measures; however, its associations with arousal measures were weaker in participants with OSA compared to those without OSA. ORP metrics have the potential to refine OSA diagnoses and improve therapeutic strategies in post-stroke/TIA populations. Their integration into sleep assessments could facilitate early intervention and potentially optimize stroke recovery outcomes, addressing gaps in current evaluation methods. • ORP metrics predict conventional respiratory and arousal measures in stroke patients. • ORP metrics capture microstructural sleep changes, offering insights into post-stroke sleep. • Integrating ORP into stroke care may refine OSA diagnosis and management strategies

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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