Asociación entre la apnea obstructiva del sueño y el riesgo de accidentes laborales: una revisión sistemática y metaanálisis
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Evaluar la asociación entre la apnea obstructiva del sueño y el riesgo de accidentes laborales mediante una revisión sistemática y un metaanálisis de la literatura científica disponible. Material y Métodos: Se realizó una búsqueda exhaustiva en bases de datos electrónicas (PubMed, Scopus, Web of Science y Embase) sin restricción de fecha. Se incluyeron estudios observacionales que reportaran trabajadores adultos con diagnóstico confirmado de AOS y su relación con accidentes laborales. La selección de estudios y extracción de datos se realizó de forma independiente. El riesgo de sesgo se evaluó con la escala Newcastle-Ottawa. Se estimaron odds ratios (OR) mediante un modelo de efectos aleatorios y se realizaron análisis de subgrupos según ocupación. Resultados: De 472 estudios identificados, 8 cumplieron con los criterios de inclusión. El metaanálisis mostró un OR global de 1.94 (IC 95%: 1.49–2.54; p < 0.00001), indicando un mayor riesgo de accidentes en trabajadores con AOS. En el análisis de subgrupos, los profesionales de la salud presentaron un OR de 2.04 (IC 95%: 1.05–3.97) y los trabajadores de otras actividades un OR de 1.90 (IC 95%: 1.38–2.63), sin diferencias significativas entre subgrupos (I² = 0%). Conclusiones: La AOS se asocia significativamente con un mayor riesgo de accidentes laborales. Esta asociación es consistente entre distintos tipos de ocupación, destacando la importancia de abordar la AOS en el ámbito ocupacional para prevenir incidentes laborales.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.023 | 0.050 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.008 | 0.018 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".