The use of the odds ratio product and self-reported data to detect comorbid insomnia and sleep apnea
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: To evaluate the utility of the odds ratio product (ORP) in differentiating comorbid insomnia and sleep apnea (COMISA) from obstructive sleep apnea (OSA) and chronic insomnia (CIN). METHODS: We retrospectively analyzed 9750 patients in four groups: (1) 1152 controls, (2) 2395 with CIN, (3) 2297 with OSA, and (4) 3906 with COMISA. CIN was defined as difficulty initiating/maintaining sleep with daytime fatigue/sleepiness occurring "often"/"always." OSA was defined as an apnea-hypopnea index ≥5 on polysomnography. ORP, computed every 3 s from polysomnography, was analyzed alongside sleep metrics, comorbidities, and sleep habits. Associations were assessed using univariate multinomial logistic regression, followed by stepwise regression to identify independent predictors of COMISA versus OSA or CIN. Machine learning models classified COMISA, OSA, and CIN as distinct clinical groups. RESULTS: ORP-derived features showed stronger associations with COMISA than traditional sleep metrics (except N3 latency). Independent objective predictors of COMISA included male sex (OR = 1.31, 95% CI = [1.16, 1.47]), BMI (1.27, [1.25, 1.29]), N3 latency (1.21, [1.13, 1.29]), age (1.17, [1.16, 1.19]), peak ORP during spontaneous arousals (1.12, [1.01, 1.25]), and time in ORP decile 7 (1.10, [1.07, 1.13]). Subjective predictors included depression, hypertension, allergy, headache, sleep aid/alcohol use, sleepiness, and lower sleep duration. Machine learning achieved overall accuracy of 61.2 per cent (p<.05), with sensitivity of 71 per cent for COMISA, 65 per cent for OSA, and 43 per cent for CIN. CONCLUSIONS: ORP is a promising objective marker for COMISA, distinguishing it from OSA more effectively than sleep metrics but separating COMISA from CIN poorly. Statement of Significance This study highlights the potential of the odds ratio product (ORP) as a novel objective marker to complement self-report questionnaires for identifying comorbid insomnia and sleep apnea (COMISA). Our findings demonstrate that ORP, combined with demographics and self-reported comorbidities and sleep habits, can distinguish COMISA from obstructive sleep apnea more effectively than traditional polysomnography metrics. These findings may refine the current understanding of COMISA from a research perspective and, in the future, may have clinical implications for improving the diagnosis and management of the disorder, which is often underrecognized in clinical patients who are evaluated for sleep-disordered breathing. Future studies should explore how ORP can be integrated into clinical sleep assessments and diagnostic 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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».