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Enregistrement W4417166900 · doi:10.1093/jsxmed/qdaf320.419

(425) Assessment of Obstructive Sleep Apnea Risk and Primary Care Involvement in a Men’s Health Clinic Population

2025· article· en· W4417166900 sur OpenAlexaffabout
Jay Shah, Harpreet S. Dhillon, Avinash Sarcar, Maximilian Fidel, Carla Roque, Young Hyeh Ko, Kristin Reynolds, Saeed Marzban, Pragnesh Patel

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sexual Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensManitoba HealthUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObstructive sleep apneaPrimary carePopulationSleep apneaAmbulatoryDescriptive statisticsRisk assessmentHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Obstructive Sleep Apnea (OSA) is a prevalent condition affecting up to 38% of the general population, with higher rates observed among men and older individuals. Despite its association with significant cardiometabolic morbidity, OSA remains underdiagnosed, particularly in populations with limited access to primary care. In recent years, men’s health clinics have emerged as potential access points for addressing broader health concerns beyond urologic complaints. Emerging evidence suggests that individuals presenting to these clinics may be at increased risk for OSA, both diagnosed and undiagnosed. Objective This study aims to evaluate the prevalence of OSA risk factors among men attending a dedicated men’s health clinic and to assess opportunities for targeted screening and referral. Methods Starting in September 2024, all men aged 18 and older presenting to a Canadian ambulatory men’s health clinic were invited to anonymously complete a survey at check-in. The survey gathered data on age, BMI, comorbidities, STOP-BANG questionnaire responses, and primary care provider (PCP) status. Collected responses were analyzed using descriptive statistics to stratify participants by OSA risk level and assess their prior engagement with a PCP regarding OSA-related concerns, when applicable. Results Among 59 men who have completed the survey, the average age was 59.5 years. Based on STOP-BANG scores, 35.6% (n = 21) were classified as low risk for OSA (score 0–2), 47.4% (n = 28) as moderate risk (score 3–4), and 16.9% (n = 10) as high risk (score ≥5). Among all participants, five reported a prior diagnosis of OSA-two in the moderate-risk group and three in the high-risk group. While all individuals in the moderate and high-risk categories reported having a family physician, only 18.6% (n = 11) had discussed OSA with their primary care provider. Conclusions Our findings demonstrate that a substantial proportion of men attending the Canadian men’s health clinic are at moderate to high risk for Obstructive Sleep Apnea (OSA), yet many have not engaged in discussions about OSA with their primary care providers. Notably, a considerable number of at-risk individuals reported having a family physician, suggesting that OSA remains undiagnosed and undertreated despite access to primary care. This highlights a critical gap in screening and awareness within this population. Incorporating routine OSA risk assessments into men’s health clinic workflows may represent an effective strategy to enhance early identification, facilitate timely referral, and improve long-term outcomes through earlier intervention and management. Disclosure Any of the authors act as a consultant, employee or shareholder of an industry for: Boston Scientific

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)0,002
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 enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,352 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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