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Enregistrement W7081429581

The association between high risk of sleep apnea, comorbidities, and risk of COVID-19: a population-based international harmonized study

2022· other· en· W7081429581 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUCB PharmaUniversity Health Network FoundationH. Lundbeck A/SUniversidade Federal do Rio Grande do NorteOtsuka PharmaceuticalMeiji Seika PharmaSanofiBayer HealthCareEisaiJazz PharmaceuticalsUniversity of OxfordNational Institute for Health and Care ResearchAstellas PharmaWellcome TrustHealth and Medical Research FundIdorsia PharmaceuticalsMississippi State UniversityChinese University of Hong Kong
Mots-clésOdds ratioLogistic regressionConfidence intervalDepression (economics)Sleep apneaDiabetes mellitusOddsRisk factor
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Obstructive sleep apnea (OSA) may increase the risk of severe COVID-19; however, the level of potential modulation has not yet been established. The objective of the study was to determine the association between high risk of OSA, comorbidities, and increased risk for COVID-19, hospitalization, and intensive care unit (ICU) treatment. Methods We conducted a cross-sectional population-based web survey in adults in 14 countries/regions. The survey included sociodemographic variables and comorbidities. Participants were asked questions about COVID-19, hospitalization, and ICU treatment. Standardized questionnaire (STOP questionnaire for high risk of OSA) was included. Multivariable logistic regression was conducted adjusting for various factors. Results Out of 26,539 respondents, 20,598 (35.4% male) completed the survey. Mean age and BMI of participants were 41.5 +/- 16.0 years and 24.0 +/- 5.0 kg/m2, respectively. The prevalence of physician-diagnosed OSA was 4.1% and high risk of OSA was 9.5%. We found that high risk of OSA (adjusted odds ratio (aOR) 1.72, 95% confidence interval (CI): 1.20, 2.47) and diabetes (aOR 2.07, 95% CI: 1.23, 3.48) were associated with reporting of a COVID-19 diagnosis. High risk for OSA (aOR 2.11, 95% CI: 1.10-4.01), being male (aOR: 2.82, 95% CI: 1.55-5.12), having diabetes (aOR: 3.93, 95% CI: 1.70-9.12), and having depression (aOR: 2.33, 95% CI: 1.15-4.77) were associated with increased risk of hospitalization or ICU treatment. Conclusions Participants at high risk of OSA had increased odds of having COVID-19 and were two times more likely to be hospitalized or treated in ICU.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
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