The Impact of Smoking Status on Obstructive Sleep Apnea: Insights from Anthropometric and Physiological Covariates*
Notice bibliographique
Résumé
Smoking status has been implicated as a risk factor for various respiratory disorders, but its relationship with obstructive sleep apnea (OSA) remains controversial. This study explored the association between smoking status (current, former, and non-smokers) and apnea-hypopnea index (AHI) across smoking groups while considering anthropometric parameters such as sex, age, BMI, Mallampati score, and neck circumference. A Gamma generalized linear model (GLM) was used to determine the effect of smoking status in the presence of physiological covariates including sex, age, BMI, and Mallampati score. Findings revealed that current-smokers had significantly different AHI values compared to former-smokers and non-smokers, particularly within male and high neck circumference subgroups. Moreover, the adjusted GLM model showed that the effect of smoking status on AHI was attenuated when these covariates were considered. The results of this study are encouraging to be further investigated in larger and more balanced datasets while considering the smoking cessation duration.Clinical Relevance- This study explores the potential impacts of smoking status on the severity of obstructive sleep apnea. Understanding the underlying association helps clinicians consider smoking history during OSA diagnosis and management alongside other key anthropometric features. The finding could guide clinicians in developing personalized treatment strategies.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».