Comparative Analysis of Automated Rules-Based Scoring Versus Human Scoring of Sleep Apnea
Notice bibliographique
Résumé
Sleep apnea is a common sleep disorder characterized by repeated interruptions in breathing during sleep, posing significant health risks if left untreated. Accurate detection and scoring of apnea and hypopnea events is crucial for effective diagnosis and treatment of sleep apnea. This study evaluates the performance of an automated scoring algorithm in detecting sleep apnea events compared to human annotators, using full-night recordings of 141 patients. The algorithm applies the American Academy of Sleep Medicine (AASM) criteria to nasal pressure and blood oxygen (SpO2) signals, evaluating each breath in the polysomnogram (PSG) recording. Preliminary results show a 95% agreement on apnea severity, as measured by the Apnea-Hypopnea Index. Our results also indicate that the automated algorithm results in fewer detected apnea events compared to human annotators, and that this trend is inversely related to apnea severity. The study analyzes the patterns of discrepancy between the algorithm and human annotators, analyzing these discrepancies against the stringent AASM criteria. We find that lowering criteria results in greater agreement between our automated scoring algorithm and human annotators. Finally, we consider the use of this algorithm for an automated human-in-the-loop system.
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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 | 0,014 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».